模糊神经元及其计算能力研究  

Fuzzy Neuron and Its Computational Capability

作　　者：梁久祯[1] 何新贵[2] 

机构地区：[1]北京航空航天大学计算机科学与工程系 [2]北京系统工程研究所

出　　处：《北京航空航天大学学报》2001年第5期589-592,共4页Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics

摘　　要：分析了模糊神经元模型 ,指出了这种神经元模型在计算能力上的缺陷 .提出了对模糊神经元定义的两种改进方法 ,一是限制传递函数为非单调函数 ;二是修改定义域 .对改进后的模糊神经元网络证明了计算能力与图灵机的等价性 ,从而对传统的神经网络作了进一步推广 .Based on analysis of the limitations of computational capability of a fuzzy neuron model, two improved methods on the definition of fuzzy neuron model are presented, by using non monotonous function as restricted inspiring function and by modifying the definition domain. For the improved fuzzy neuron models, computational capability equivalence to Turing Machine is proved. The proposed models are proved to be generalizations of traditional neural networks. Finally, the characteristics of mix fuzzy neural networks are discussed.

关 键 词：神经网络 模糊算子 序 计算能力 图灵等价性 模糊系统 模糊神经元 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]