模糊联想记忆网络

作品数：17被引量：24H指数：4
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模糊联想记忆网络的全局鲁棒性研究——基于爱因斯坦t-模被引量：1
《计算机工程与应用》2014年第5期96-100,107,共6页高翔 马亨冰 
利用三角模的模糊联想记忆网络的性质以及模糊联想记忆网络的鲁棒性定义,对基于爱因斯坦t-模构建的模糊双向联想记忆网络的学习算法的全局鲁棒性进行了分析。从理论上证明了当训练模式的摄动为正向摄动时,该学习算法可以保持良好的鲁棒...
关键词：爱因斯坦t-模 模糊联想记忆网络 学习算法 全局鲁棒性 
基于三角模的模糊联想记忆网络被引量：2
《计算机研究与发展》2013年第5期998-1004,共7页曾水玲 徐蔚鸿 杨静宇 
国家自然科学基金项目(60632050);湖南省教育厅科研基金青年项目(10B088);吉首大学博士基金项目(jsdxxcfxbskyxm201117)
当T为t-模时,基于模糊取大和T的模糊联想记忆网络(FAM)存在局限性,当T为三角模,是t-模的广义形式,将这种FAM推广成基于Max-T的模糊联想记忆网络Max-TFAM.则Max-TFAM实现了从一个向量空间到另一向量空间的映射,从Max-TFAM的值域角度,分...
关键词：三角模 伴随蕴涵算子 模糊联想记忆网络 学习算法 T-模 
模糊联想记忆网络的模式摄动影响研究
《福建电脑》2012年第7期49-51,共3页高翔 马亨冰 
本文利用基于三角模的联想记忆网络的性质以及模糊联想记忆网络的全局鲁棒性定义,研究了训练模式集的摄动对模糊联想记忆网络的影响,并对基于几种算子的模糊联想记忆网络在训练模式存在摄动的情况下的受影响程度进行了比较。
关键词：三角模 模糊联想记忆网络 鲁棒性 
模糊联想记忆对训练模式对摄动的鲁棒性研究
《计算机工程与应用》2011年第19期211-213,共3页廖洲 徐蔚鸿 周辉 
国家教育部重点科研基金No.208098;湖南省教育厅重点科研基金(No.07A056)~~
基于模糊取大算子(V)和T-模的模糊合成,构建了一类模糊联想记忆网络(V-T FAM)。利用T-模的模糊蕴涵算子,给出了这类V-T FAM的学习算法。针对训练模式对小幅摄动可能对模糊神经网络的性能产生副作用,提出V-T FAM对训练模式对摄动的鲁棒...
关键词：模糊联想记忆网络 训练模式对 T-模 摄动 鲁棒性 
带参数聚合算子的模糊联想记忆网络
《控制理论与应用》2010年第11期1518-1524,共7页李鹰 徐蔚鸿 唐良荣 
国家自然科学基金资助项目(6003302);教育部重点科研基金资助项目(208098)
基于最大运算Max和t--范数T的神经网络模型Max-T FAM是B.Kosko提出的经典模糊联想记忆(FAM)网络的一种重要的广义形式,其性能有多处不足.本文利用一种参数化聚合算子∨λ,提出了一种计算简单、易于硬件实现的广义模糊联想记忆(GFAM)网络...
关键词：模糊神经网络 模糊联想记忆 学习算法 T-范数 模糊关系方程 
一种参数化模糊联想记忆网络的鲁棒性分析
《计算机工程》2010年第10期212-214,共3页唐良荣 蒋真 徐蔚鸿 李鹰 
教育部重点科研基金资助项目(208098);湖南省教育厅重点科研基金资助项目(07A056)
基于最大运算Max以及带参数ξ的t-模Tξ的模糊关系合成,提出一种参数化的广义模糊联想记忆网络Max-TξFAM及一种有效学习算法。由于Tξ中参数ξ的作用,在应用中Max-TξFAM有更大的适应性和灵活性。从理论上证明采用该学习算法时,对任意...
关键词：模糊神经网络 模糊联想记忆网络 学习算法 鲁棒性 T-模 
参数化模糊联想记忆网络的学习算法
《计算机工程与应用》2009年第12期45-46,49,共3页唐良荣 吴建华 徐蔚鸿 
国家自然科学基金No.60033020;国家教育部重点科研基金项目No.208098;湖南省教育厅重点科研项目No.07A056~~
基于Dubois提出的带参数ξ的t-模Tξ,提出了一种参数化的广义模糊联想记忆网络Max-TξFAM。由于Tξ中参数ξ的作用,在应用中Max-TξFAM有更强的可调性和灵活性。接着利用Tξ的伴随蕴涵算子,提出了Max-TξFAM的一种有效学习算法。从理论...
关键词：伴随蕴涵算子 模糊联想记忆网络 学习算法 T-模 
模糊联想记忆网络在柴油机故障诊断中的应用
《汽车科技》2007年第6期52-54,共3页李芳 谷立臣 
由于传统的故障诊断方法在机械设备整体故障诊断中难以有效发挥作用,通过把模糊数学和神经网络理论应用到故障诊断中,构建了一具有联想记忆功能的模糊神经网络。并结合190A型柴油机的故障诊断,验证了算法的有效性。
关键词：故障诊断 模糊联想记忆 柴油机 
模糊联想记忆网络对模式摄动的鲁棒性分析
《计算机工程与应用》2007年第11期72-74,112,共4页宋鸾姣 徐蔚鸿 
湖南省教育厅科研基金(the research Project of Department of Education of Hunan Province of China under Grant No.04C509)。
在实际问题中,所获取的模糊神经网络的训练模式对总与客观真实的模式对存在一定的小幅误差(摄动),从而可能导致对某些输入网络的实际输出与期望输出有很大的误差。为此,提出了训练模式集摄动对模糊联想记忆网络(FAM)的鲁棒性概念,并具...
关键词：模糊联想记忆 学习算法 训练模式 摄动 鲁棒 
训练模式的摄动对最大——乘积型模糊联想记忆网络的影响被引量：4
《计算机应用》2007年第2期346-348,共3页曾水玲 徐蔚鸿 杨静宇 
国家自然科学基金资助项目(60474070);湖南省自然科学基金资助项目(05JJ40004)
首先建立了前馈型模糊联想记忆网络对训练模式摄动的鲁棒性概念,分析了最大—乘积型模糊联想记忆网络(Max-Product FAM),发现当采用模糊赫布学习算法时它的鲁棒性好,但采用另一学习算法时鲁棒性较差。最后用实验验证了理论结果。
关键词：模糊联想记忆网络 学习算法 训练模式对 摄动 鲁棒性 
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