训练模式摄动对模糊形态学神经网络的影响

曾水玲; 徐蔚鸿; 杨静宇

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在构建神经网络时,采集的训练模式总存在摄动,如何度量这种摄动,提出模糊集摄动度量的新方法。众多学者研究的两类形态学联想记忆网络的存储能力和抗腐蚀/膨胀噪声的能力等性质几乎都相同,但基于这种模糊集摄动的度量方法,研究训练模式摄动对两类模糊形态学联想记忆网络的影响时发现,两类网络对训练模式摄动的鲁棒性差异很大,其中一类模糊形态学联想记忆网络对训练模式摄动拥有好的鲁棒性;而另一类模糊形态学联想记忆网络的这个性质较差。研究内容对形态学联想记忆网络的性能分析、学习算法的选择和训练模式获取设备精度的选择有一定的指导意义。

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来源
《控制工程》 |2011年第5期|731-734|共5页
作者
曾水玲; 徐蔚鸿; 杨静宇;
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作者单位

吉首大学数学与计算机科学学院;

南京理工大学计算机科学与技术学院;

长沙理工大学计算机与通信工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
模糊形态联想记忆网络; 摄动; 训练模式; 鲁棒性;

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