模糊联想记忆对训练模式对摄动的鲁棒性研究

摘要：

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性概念.理论研究表明,当T-模满足Lipschitz条件时,采用上述学习算法的V-T FAM对训练模式对摄动幅度,在系数为β的条件下全局拥有好的鲁棒性.最后用V-T FAM在图像联想方面的实验验证了理论结果.

关键词：模糊联想记忆网络、训练模式对、T-模、摄动、鲁棒性

所属期刊栏目：47

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家教育部重点科研基金Science Foundation of Ministry of Education of China 208098;湖南省教育厅重点科研基金07A056

在线出版日期：2012-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：211-213