一类模糊Hopfield神经网络的摄动性质及其应用

发布时间：2016-06-30 01:09

  本文关键词：一类模糊Hopfield神经网络的摄动性质及其应用，由笔耕文化传播整理发布。

《长沙理工大学》 2007年

一类模糊Hopfield神经网络的摄动性质及其应用

宋丹  

【摘要】： 不确定性人工智能是当前人工智能中的研究热点和重大的前沿课题。模糊神经网络是不确定性知识环境下构建非线性系统的重要工具。近来提出的基于模糊取大(Max)和三角模中的T模构建的模糊Hopfield网络簇(Max-T FHNN)模型拥有很多好的性质,然而其对训练模式摄动的鲁棒性及其应用尚未研究。为此本文主要进行了以下两个方面的研究: (1)理论研究。在构建模糊神经网络系统时,通常作为先验知识的训练模式会有摄动。这种摄动表现为实际使用的训练模式和现实中真实的模式或最理想的模式有小副误差。这种误差可能对后续处理产生多方面的副作用。本文首先提出了Max-T FHNN对训练模式摄动的鲁棒性这一概念,然后结合新近为Max-T FHNN提出的通用学习算法,研究了训练模式摄动对Max-T FHNN的影响。证明了,当T取Godel模时,Max-T FHNN对训练模式摄动的鲁棒性不好。进一步发现当T模及其伴随蕴含算子满足Lipschitz条件时,若Max-T FHNN采用通用学习算法,则该鲁棒性好。接着用Max-T FHNN在图像联想方面的实验证实了本文的一些理论结果。这部分工作对Max-T FHNN系统的性能分析、T-模算子的选择和训练模式的获取有一定的指导意义。 (2)应用研究。在很多模式识别采样过程中,因环境噪声或设备的精度的影响,往往导致采集的数据与真实值有一定偏差,这种偏差直接影响模式识别系统的识别效果。本文首次研究了Max-T FHNN模型的实际应用,使用该模型并结合其他模式识别技术,提出了一种应用于智能化交通管理的车型识别方法。实验证实了相对于其他车型识别方法,该方法在待测样本含有噪声的情况下能得到更好的识别率。

【关键词】：
【学位授予单位】：长沙理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TP183
【目录】：

摘要5-6

ABSTRACT6-9

第一章 绪论9-19

1.1 人工智能发展动态9-11

1.1.1 不确定性人工智能9-10

1.1.2 不确定性人的研究动态10-11

1.2 模糊神经网络的发展动态11-15

1.2.1 人工神经网络简介11-12

1.2.2 模糊神经网络简介及发展动态概述12-13

1.2.3 模糊HOPFIELD 神经网络简介13-15

1.3 模式识别的发展动态15-16

1.4 研究的目的和意义16-17

1.5 本文主要工作简介17-19

第二章 一类模糊 HOPFIELD 网络的摄动性质19-35

2.1 基于T-模的模糊HOPFIELD 网络簇19

2.2 基于MAX-T 模的模糊HOPFIELD 网络的学习算法19-24

2.2.1 T 模及相关的基本概念19-22

2.2.2 MAX-T 模糊HOPFIELD 网络的通用学习算法22

2.2.3 采用通用学习算法时MAX-T 模糊HOPFIELD 网络的性质22-24

2.3 已知规则和模式的不确定性发生的情形24-25

2.4 训练模式摄动对MAX-T 模糊HOPFIELD 网络的性能的影响25-33

2.4.1 相关定义及引理25-28

2.4.2 MAX-T 模糊HOPFIELD 网络的鲁棒性的分析28-30

2.4.3 仿真实验30-33

2.5 本章小结33-35

第三章 MAX-T 模糊HOPFIELD 网络的应用35-45

3.1 模糊HOPFIELD 网络的应用35

3.2 车型识别的背景35-36

3.3 车型识别相关技术36-41

3.3.1 图像恢复37

3.3.2 图像分割37-39

3.3.3 图像的二值化39-40

3.3.4 车辆轮廓提取40

3.3.5 模糊模式识别40-41

3.4 车型分类标准41-42

3.5 基于MAX-T 模糊HOPFIELD 网络的车型识别42-44

3.5.1 特征的提取42-43

3.5.2 MAX-T 模糊HOPFIELD 网络的训练43

3.5.3 MAX-T 模糊HOPFIELD 网络对特征向量的处理43-44

3.5.4 车型分类44

3.6 本章小结44-45

第四章 车型识别实验45-53

4.1 实验环境45

4.2 实验过程45-51

4.3 实验结果与分析51-52

4.4 本章小结52-53

结束语53-55

参考文献55-59

致谢59-60

附录 A（攻读学位期间发表论文目录）60-61

详细摘要61-67

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本文编号：63582