一种模糊Hopfield网络的学习算法及性质

摘要：

现基于TL-模Max-TL模糊Hopfield网络(Max-TL FHNN)提出了一种有效的学习算法.对任意给定的模式集合,该学习算法总能找到使该模式集合成为Max-TL FHNN的平衡点集合的所有连接权矩阵中的最大者.任意给定的模式集合都能作为Max-T FHNN网络的平衡点集合且能使Max-TL FHNN对任意输入在一步内就进入稳定状态,同时该网络对训练模式的摄动具有好的鲁棒性.

关键词：模糊Hopfield网络、平衡点、学习算法、稳定性、鲁棒性

所属期刊栏目：37

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目60632050;教育部重点科研项目208098;湖南省教育厅科研基金重点项目07A056;湖南省教育厅科研基金优秀青年项目10B088

在线出版日期：2011-03-18（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：206-208