基于三角模的模糊双向联想记忆网络的性质研究

曾水玲; 杨静宇; 徐蔚鸿

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基于三角模的模糊双向联想记忆网络的性质研究

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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-T FBAM.利用三角模T的伴随蕴涵算子,为这类Max-T FBAM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-T FBAM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T满足利普希兹条件时,采用上述学习算法时自联想Max-T FBAM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.

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来源
《计算机科学》 |2009年第2期|238-240267|共4页
作者
曾水玲; 杨静宇; 徐蔚鸿;
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作者单位

南京理工大学计算机科学与技术学院;

南京210094;

吉首大学数学与计算机科学学院;

吉首416000;

南京理工大学计算机科学与技术学院;

南京210094;

南京理工大学计算机科学与技术学院;

南京210094;

吉首大学数学与计算机科学学院;

吉首416000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
三角模;

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