基于三角模的模糊双向联想记忆网络的性质研究

计算机科学 ›› 2009, Vol. 36 ›› Issue (2): 238-240.

基于三角模的模糊双向联想记忆网络的性质研究

出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
基金资助:
本课题得到国家自然科学基金项目（No.60632050）,湖南省教育厅科研基金项目（No.07C522）和湖南省自然科学基金项目（No.05JJ40004）的资助.

Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要/Abstract

摘要： 基于模糊取大算子和三角模T的模糊合成，构建了一类模糊双向自联想记忆网络Max-TFBAM。利用三角模丁的伴随蕴涵算子，为这类Max-TFBAM提出了学习算法，并理论上证明了该学习算法确定的连接权矩阵是网络最大的连接权矩阵。对任意输入能使Max-TFBAM迭代一步内就进入稳定态，该类网络具有全局稳定性和可靠的存储能力。当三角模丁满足利普希兹条件时，采用上述学习算法时自联想Max-TFBAM对训练模式的摄动全局拥有好的鲁棒性。最后用实验证实了理论研究，也为图像的可靠存储提供了参考。

关键词: 三角模模糊双向联想记忆网络学习算法稳定性鲁棒性

Abstract: Based on the fuzzy composition of max operation and any triangular norm T,a type of fuzzy bidirectional auto-associative memory （Max-T FBAM） was proposed. By means of concomitant implication operator of a triangular norm, a general learning algorithm was

Key words: Triangular norm, Fuzzy bidirectional associative memory, Learning algorithm, Stability, Robustness

. 基于三角模的模糊双向联想记忆网络的性质研究[J]. 计算机科学, 2009, 36(2): 238-240. https://doi.org/