本研究提出了MEMHD框架，旨在提高超高维计算在内存计算架构中的内存利用效率。通过聚类初始化和量化意识的迭代学习，显著降低了内存需求，并提高了分类精度。实验结果表明，MEMHD在相同内存下精度提高了13.69%，或在相同精度下内存效率提升了13.25倍，计算周期减少了80倍。