一种模糊双向联想记忆网络的性质研究

发布时间：2017-08-17 05:09

  本文关键词：一种模糊双向联想记忆网络的性质研究

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【摘要】：基于已经提出的Lukasiewicz t-模算子的模糊双向联想记忆网络(FBAM)的学习算法,进一步研究该网络的性质。在理论上证明了只要存在使给定的模式对集合能成为FMBAM的平衡态集合,则该连接权矩阵对能使FMBAM对任意输入全局收敛到平衡态。当训练模式存在摄动时,利用该学习算法训练的FBAM,对训练模式摄动拥有好的鲁棒性。
【作者单位】： 吉首大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 模糊双向联想记忆网络 稳定性 收敛性 鲁棒性
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61363033,61363073)
【分类号】：TP183
【正文快照】： 我们知道神经网络的结构一定时,其性能直接由神经网络的连接权决定,确定适宜的连接权正是神经网络学习算法的目标。FBAM的学习算法的设计主要途径,可以站在模糊逻辑的角度,利用蕴涵关系[1-3](蕴涵算子),并利用与模糊关系方程有关的理论结果,此时通常能给出神经网络连接权的最

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本文编号：687230