基于三角模的模糊双向联想记忆网络的性质研究

摘要：

基于模糊取大算子和三角模T的模糊合成,构建了一类模糊双向自联想记忆网络Max-T FBAM.利用三角模T的伴随蕴涵算子,为这类Max-T FBAM提出了学习算法,并理论上证明了该学习算法确定的连接权矩阵是网络最大的连接权矩阵.对任意输入能使Max-T FBAM迭代一步内就进入稳定态,该类网络具有全局稳定性和可靠的存储能力.当三角模T满足利普希兹条件时,采用上述学习算法时自联想Max-T FBAM对训练模式的摄动全局拥有好的鲁棒性.最后用实验证实了理论研究,也为图像的可靠存储提供了参考.

关键词：三角模、模糊双向联想记忆网络、学习算法、稳定性、鲁棒性

所属期刊栏目：36

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目60632050;湖南省教育厅科研基金项目07C522;湖南省自然科学基金项目05JJ40004

在线出版日期：2009-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：238-240,267