模糊联想记忆的一种有效学习算法 被引量：18

1

作者 范俊波 靳蕃 史燕 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第1期112-115,共4页

本文提出最大－最小合成模糊联想记忆的一种新的学习算法，在一定条件下，这种学习算法能将多个模糊模式对可靠地编码到模糊联想记忆的连接权矩阵中，且已存储的模式对可被完整地回想出来。

关键词 模糊联想记忆 学习算法 连接权矩阵

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模糊联想记忆神经网络在土地质量评价中的应用 被引量：9

2

作者 胡明星 郭达志 郭玲香 《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1999年第1期104-107,共4页

土地是一个复杂的动态系统，受到众多因素的影响，而影响因素存在很大的模糊性，应用传统的理论和方法进行评价难以得到正确结果。本文提出一种基于模糊联想记忆神经网络的土地质量评价方法，并以实例证实了该方法的简便、快速、客观和... 土地是一个复杂的动态系统，受到众多因素的影响，而影响因素存在很大的模糊性，应用传统的理论和方法进行评价难以得到正确结果。本文提出一种基于模糊联想记忆神经网络的土地质量评价方法，并以实例证实了该方法的简便、快速、客观和实用性。 展开更多

关键词 神经网络 模糊联想记忆 土地质量评价 土地

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基于爱因斯坦t-模的模糊联想记忆的学习算法 被引量：5

3

作者 程思蔚 徐蔚鸿 +1 位作者 王勇 欧阳毅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第15期40-41,44,共3页

为神经网络提供有效学习算法是神经网络研究的关键问题。文章利用t-模的伴随蕴涵算子,为基于Max和Tes合成的模糊联想记忆网络Max-TesFAM提供了一种新的学习算法,此处Tes是由爱因斯坦提出的一种t-模算子。从理论上严格证明了,只要Max-Tes... 为神经网络提供有效学习算法是神经网络研究的关键问题。文章利用t-模的伴随蕴涵算子,为基于Max和Tes合成的模糊联想记忆网络Max-TesFAM提供了一种新的学习算法,此处Tes是由爱因斯坦提出的一种t-模算子。从理论上严格证明了,只要Max-TesFAM能完整可靠地存储所给的多个模式对,则该新的学习算法一定能找到使得网络能完整可靠存储这些模式对的所有连接权矩阵的最大者。最后,用实验说明了所提出的学习算法的有效性。 展开更多

关键词 伴随蕴涵算子 模糊联想记忆网络 学习算法 T-模

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模糊联想记忆神经网络模型在地震预报中的应用 被引量：4

4

作者 王炜 吴耿锋 +5 位作者 黄冰树 庄昆元 周佩玲 蒋春曦 李东升 周云好 《地震学报》 CSCD 北大核心 1997年第3期254-260,共7页

介绍了模糊联想记忆ＦＡＭ（ＦｕｚｚｙＡｓｓｏｃｉａｔｉｖｅＭｅｍｏｒｙ）神经网络模型、ＦＡＭ自适应学习算法以及ＦＡＭ推理机的原理，并成功地将其用于“新一代的地震预报专家系统ＮＧＥＳＥＰ”，使得系统既具有良好的学习功能。

关键词 专家系统 模糊神经网络 模糊联想记忆 地震预报

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最大─乘积型模糊联想记忆网络的最大最小编码学习算法 被引量：6

5

作者 肖平 杨丰 余英林 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第1期17-22,共6页

提出了最大─乘积型模糊联想记忆网络的最大最小编码学习算法，新算法可以记忆任意多个自联想模式。对于异联想模式，给出了一种以最大最小编码算法为基础，近似求解网络连接权阵的梯度下降学习算法，这种方法可用于解最大乘积型模糊关... 提出了最大─乘积型模糊联想记忆网络的最大最小编码学习算法，新算法可以记忆任意多个自联想模式。对于异联想模式，给出了一种以最大最小编码算法为基础，近似求解网络连接权阵的梯度下降学习算法，这种方法可用于解最大乘积型模糊关系方程。计算机模拟实验证实了算法的有效性。 展开更多

关键词 神经网络 模糊联想记忆 学习算法 模糊关系方程

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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

6

作者 曾水玲 徐蔚鸿 杨静宇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第2期346-348,共3页

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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基于三角模的模糊联想记忆网络 被引量：2

7

作者 曾水玲 徐蔚鸿 杨静宇 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期998-1004,共7页

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... 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,分析了它的存储能力,并建立了一个三角模T的伴随蕴涵算子新概念,利用该伴随蕴涵算子,在无需T为连续的、严格增等条件下,提出了Max-TFAM的一个简洁的通用离线学习算法和通用在线学习算法.从理论上严格证明了只要Max-TFAM能完整可靠地存储所给的多个模式对,则这两种算法都能轻易找到使得网络能完整可靠存储这些模式对的所有连接权矩阵的最大者.最后,用实验证明了Max-TFAM模型和所提出的学习算法的有效性. 展开更多

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

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模糊联想记忆系统规则提取的新方法 被引量：3

8

作者 魏立梅 谢维信 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第4期452-456,共5页

基于模糊联想记忆（ＦＡＭ）系统的特点，阐述了一种ＦＡＭ系统规则提取的方法．在已知控制系统输入特征空间的划分时，规则的提取可以转化为聚类平面的问题；当可以确定输出变量的语言值的个数时，首先利用数据各维直方图抽取平衡点处... 基于模糊联想记忆（ＦＡＭ）系统的特点，阐述了一种ＦＡＭ系统规则提取的方法．在已知控制系统输入特征空间的划分时，规则的提取可以转化为聚类平面的问题；当可以确定输出变量的语言值的个数时，首先利用数据各维直方图抽取平衡点处的规则，然后通过聚类平面将其余规则的提取转化为分类器特征空间的划分问题，用树型分类器确定输入特征空间的划分．倒车系统ＦＡＭ控制器的设计证明了该方法的有效性． 展开更多

关键词 模糊联想记忆 聚类 划分 FAM系统

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基于基因算法的模糊联想记忆设计方法 被引量：3

9

作者 黄建军 谢维信 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第10期87-88,共2页

本文提出了一种用基因算法（ＧＡ）来进行模糊联想记忆（ＦＡＭ）系统设计的方法──基因ＦＡＭ法。同自适应模糊联想记忆（ＡＦＡＭ）和神经网络设计方法相比，该方法不要求有训练样本；而且可以设计出好的ＦＡＭ系统最后，举例说明了... 本文提出了一种用基因算法（ＧＡ）来进行模糊联想记忆（ＦＡＭ）系统设计的方法──基因ＦＡＭ法。同自适应模糊联想记忆（ＡＦＡＭ）和神经网络设计方法相比，该方法不要求有训练样本；而且可以设计出好的ＦＡＭ系统最后，举例说明了该方法的应用。 展开更多

关键词 基因算法 模糊联想记忆 基因FAM法 优化算法

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正则模糊联想记忆 被引量：2

10

作者 黄建军 谢维信 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第7期68-71,81,共5页

本文提出了一种特殊的模糊联想记忆系统（ＦＡＭ）─正则模糊联想记忆及其学习算法─正则化学习算法．正则模糊联想记忆具有比一般方法所设计的模糊联想记忆更好的性能，且其性能受训练数据不足和训练数据噪声的影响很小．最后，举例说... 本文提出了一种特殊的模糊联想记忆系统（ＦＡＭ）─正则模糊联想记忆及其学习算法─正则化学习算法．正则模糊联想记忆具有比一般方法所设计的模糊联想记忆更好的性能，且其性能受训练数据不足和训练数据噪声的影响很小．最后，举例说明了正则模糊联想记忆在模糊控制器中的应用． 展开更多

关键词 正则化 模糊联想记忆 遗传算法 模糊控制器

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一种混合模糊联想记忆网络 被引量：2

11

作者 肖平 余英林 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第6期1-7,共7页

本文改进了Ｋｏｓｋｏ．Ｂ提出的最大最小联想记忆网络的模糊Ｈｅｂｂ关系编码规则，给出了一种新的学习算法，新算法克服了Ｋｏｓｋｏ．Ｂ算法的缺陷，在一定条件下，本文的学习算法能将模式对完整地联想出来．另外，本文在分析网络的... 本文改进了Ｋｏｓｋｏ．Ｂ提出的最大最小联想记忆网络的模糊Ｈｅｂｂ关系编码规则，给出了一种新的学习算法，新算法克服了Ｋｏｓｋｏ．Ｂ算法的缺陷，在一定条件下，本文的学习算法能将模式对完整地联想出来．另外，本文在分析网络的容错性及稳定性的基础上，提出了一种五层混合模糊联想记忆网络，五层混合网络具有良好的联想容错能力．实验结果表明，本文的学习算法及混合网络是有效的． 展开更多

关键词 神经网络 模糊联想记忆 学习算法 吸引域

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最大-乘积模糊联想记忆的神经网络学习算法 被引量：2

12

作者 杨群生 余英林 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第5期699-702,共4页

在模糊系统中 ,从某种意义上说 ,乘积关系编码可以比最小关系编码保留更多的信息 .提出了最大乘积模糊联想记忆的一种新的神经网络学习算法 ,并给出了严格的理论证明 .该算法能够将多个模糊模式对可靠地编码存储到尽可能少的连接权矩阵... 在模糊系统中 ,从某种意义上说 ,乘积关系编码可以比最小关系编码保留更多的信息 .提出了最大乘积模糊联想记忆的一种新的神经网络学习算法 ,并给出了严格的理论证明 .该算法能够将多个模糊模式对可靠地编码存储到尽可能少的连接权矩阵中 ,从而大大地减少存储空间 ,而且容易实现 ,并举例验证了它的有效性 . 展开更多

关键词 最大-乘积 模糊联想记忆 神经网络 学习算法

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一种基于T-模运算的模糊联想记忆学习算法 被引量：1

13

作者 杨群生 陈敏 余英林 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 2000年第12期73-75,共3页

提出了基于一类最大T -模运算的模糊联想记忆连接权矩阵神经网络学习算法 ,并且给出了严格的理论证明 ,该算法成功地解决了多模糊模式对的存储问题。对于给定的模糊模式对 ,若这些模式对存在连接权矩阵 ,则该算法很容易求出它们的最大... 提出了基于一类最大T -模运算的模糊联想记忆连接权矩阵神经网络学习算法 ,并且给出了严格的理论证明 ,该算法成功地解决了多模糊模式对的存储问题。对于给定的模糊模式对 ,若这些模式对存在连接权矩阵 ,则该算法很容易求出它们的最大权矩阵 ,如果这些模式对不能够用一个连接权矩阵来存储 ,应用本文的算法 ,可以应用尽可能少的连接权矩阵来存储 ,从而可以有效地减少存储空间。 展开更多

关键词 神经网络 T-模运算 模糊联想记忆 学习算法

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基于一类模运算的模糊神经网络的模糊联想记忆 被引量：7

14

作者 刘普寅 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 1997年第11期54-58,共5页

本文通过Ｔ－模建立的一类模糊神经网络推广了ｍａｘ－ｍｉｎ神经网络。对于给定的模糊模式对（Ｘ１，Ｙ１），…，（Ｘｐ，Ｙｐ），我们得到了这类网络能够存储这族模糊模式对的充分条件和必要条件。并将所讨论的方法应用于一类带阈值... 本文通过Ｔ－模建立的一类模糊神经网络推广了ｍａｘ－ｍｉｎ神经网络。对于给定的模糊模式对（Ｘ１，Ｙ１），…，（Ｘｐ，Ｙｐ），我们得到了这类网络能够存储这族模糊模式对的充分条件和必要条件。并将所讨论的方法应用于一类带阈值的ｍａｘ－ｍｉｎ神经网络，证明了这类网络能够存储给定的一族模糊模式对的等价条件。最后用实例验证了我们的结论。 展开更多

关键词 算法 神经网络 模糊联想记忆

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多模式对模糊联想记忆学习算法的优化 被引量：2

15

作者 何奉道 《计算机科学》 CSCD 北大核心 1994年第3期67-68,共2页

一、引言 人脑神经系统信息活动的一个重要特征是能够接收和处理模糊的、连续随机的信息,并在输出时不追求绝对精确解而只要求能找到问题的满意解。模糊联想记忆神经网络是Bart Kosko于1987年提出的采用模糊赫布型学习规则的一种单... 一、引言 人脑神经系统信息活动的一个重要特征是能够接收和处理模糊的、连续随机的信息,并在输出时不追求绝对精确解而只要求能找到问题的满意解。模糊联想记忆神经网络是Bart Kosko于1987年提出的采用模糊赫布型学习规则的一种单状态异联想记忆神经网络,在模糊控制、模式识别、专家系统等领域曾引起人们的关注。由于该网络的子集联想特性和不能有效地联想存储多个训练模式对而影响了它的应用[1-3]。本文提出模糊合成运算的一种微分法则,用一代价函数以反映网络性能,将梯度下降搜索技术与模糊赫布型学习规则相结合,建立了在单个模糊联想记忆神经网络中联想存储多个模式对的一种优化学习算法。理论分析和实例计算均证明该算法优于Kosko的学习规则。 展开更多

关键词 神经网络 模糊联想记忆 学习算法

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一种新的多模式对模糊联想记忆自适应学习规则 被引量：1

16

作者 何奉道 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 1993年第4期13-17,共5页

本文给出了模糊联想记忆神经网络联想输出误差函数的一种梯度计算方法,成功地把误差逆传播梯度下降搜索技术应用于该网络的训练中,提出一种新的多模式对模糊联想记忆的学习规则,计算机模拟表明该规则是十分有效的。

关键词 人工神经网络 模糊联想记忆

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带参数聚合算子的模糊联想记忆网络

17

作者 李鹰 徐蔚鸿 唐良荣 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期1518-1524,共7页

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... 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,其连接算子从{∨λ|λ∈[0,1]}中选取;从理论上严格证明了GFAM具有一致连续性,比所有Max-T FAM的映射能力和存储能力强很多;接着运用模糊关系方程理论提出和分析了GFAM的一种所谓的Max-Min-λ学习算法;最后用实验对GFAM和Max-T FAM的完整可靠存储能力进行了比较,并示例了GFAM在图像联想方面的应用. 展开更多

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

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模糊联想记忆网络对模式摄动的鲁棒性分析

18

作者 宋鸾姣 徐蔚鸿 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第11期72-74,112,共4页

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... 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,并具体讨论了采用一种新的权值学习算法时FAM的这种鲁棒性及其控制方法。最后通过实验证明了采用这种新的权值学习算法时,FAM对模式摄动不会拥有好的鲁棒性。 展开更多

关键词 模糊联想记忆 学习算法 训练模式 摄动 鲁棒

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短期洪水预报的模糊联想记忆网络模型

19

作者 张翔 丁晶 《四川联合大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 1998年第5期96-102,共7页

径流是水文系统的输出之一，径流的形成是一个复杂的过程，难以用精确的数学模型进行描述，而应采用从定性到定量的综合集成的方法，将专家群体、数据和各种信息与计算机结合起来，把理论与人的经验结合起来对其进行研究。人们对经流形... 径流是水文系统的输出之一，径流的形成是一个复杂的过程，难以用精确的数学模型进行描述，而应采用从定性到定量的综合集成的方法，将专家群体、数据和各种信息与计算机结合起来，把理论与人的经验结合起来对其进行研究。人们对经流形成的认识常常以一种结构性语言知识的形式来表达，模糊联想记忆网络模型具有模拟人类联想记忆的功能，为应用结构性语言知识进行综合推理提供了一条有效的途径，使得在径流预报中模拟应用人的经验成为可能。本文以紫坪埔洪水预报为实例。 展开更多

关键词 模糊联想记忆 洪水预报 神经网络 短期预报

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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

20

作者 高翔 马亨冰 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第5期96-100,107,共6页

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... 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性,并用实验验证了该结论;而当摄动存在负向波动时该学习算法不满足全局鲁棒性。然后又进一步对训练模式集摄动最大摄动与输出模式集的最大摄动之间的关系进行研究,得出了训练模式集的最大摄动与输出模式集的最大摄动之间的关系曲线。 展开更多

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

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