最大─乘积型模糊联想记忆网络的最大最小编码学习算法  

Max-Min Coding Learning Algorithm for Fuzzy Max-Multiplication Associative Memory Networks

作　　者：肖平[1] 杨丰[1] 余英林[1] 

机构地区：[1]华南理工大学电子与通信工程系,广州510641

出　　处：《通信学报》1999年第1期17-22,共6页Journal on Communications

基　　金：国家攀登计划资助;国家自然科学基金

摘　　要：提出了最大─乘积型模糊联想记忆网络的最大最小编码学习算法，新算法可以记忆任意多个自联想模式。对于异联想模式，给出了一种以最大最小编码算法为基础，近似求解网络连接权阵的梯度下降学习算法，这种方法可用于解最大乘积型模糊关系方程。计算机模拟实验证实了算法的有效性。This paper proposes a kind of algorithm called as max-min coding for fuzzy maxmultiplication associative memory networks. The new algorithm can recall all auto-associative memory samples.Based on the max-min coding,a kind of gradient descent learning method is presented to be identified as the connection weight of fuzzy max-multiplication hetero-associative memory networks.The method can also used to solve fuzzy max-multiplication equations. The simulation shows the efficiency of the method.

关 键 词：神经网络 模糊联想记忆 学习算法 模糊关系方程 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O159[自动化与计算机技术—控制科学与工程]