本文關(guān)鍵詞：一種模糊雙向聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)研究

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【摘要】：基于已經(jīng)提出的Lukasiewicz t-模算子的模糊雙向聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)(FBAM)的學習算法,進一步研究該網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)。在理論上證明了只要存在使給定的模式對集合能成為FMBAM的平衡態(tài)集合,則該連接權(quán)矩陣對能使FMBAM對任意輸入全局收斂到平衡態(tài)。當訓練模式存在攝動時,利用該學習算法訓練的FBAM,對訓練模式攝動擁有好的魯棒性。
【作者單位】： 吉首大學信息科學與工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 模糊雙向聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò) 穩(wěn)定性 收斂性 魯棒性
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61363033,61363073)
【分類號】：TP183
【正文快照】： 我們知道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)一定時,其性能直接由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)決定,確定適宜的連接權(quán)正是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習算法的目標。FBAM的學習算法的設(shè)計主要途徑,可以站在模糊邏輯的角度,利用蘊涵關(guān)系[1-3](蘊涵算子),并利用與模糊關(guān)系方程有關(guān)的理論結(jié)果,此時通常能給出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)的最

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本文編號：687230