双向模糊形态联想记忆网络及其抗随机噪声的研究

• 作者: 吴锡生 王士同
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 动态核 随机噪声 模糊形态学 双向联想记忆 模糊神经网络
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 257-262
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 5235字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2005.03.001

摘要

在文献[1]提出的模糊形态联想记忆网络FMAM的基础上,提出了一种新型的模糊形态学双向联想记忆网络FMBAM,证明了FMBAM的双向联想中能够保证记忆在一步之内完成,因此不存在收敛问题,也表明了FMBAM具有优越的抗腐蚀或膨胀噪声的能力.但是,通常的噪声是随机的,为此,本文提出了动态核的方法,从而较好地提高了FMBAM对随机噪声的抗噪能力.仿真实验验证了利用动态核的双向联想记忆网络FMBAM,在加入较大的随机噪声的情况下,仍能保证完全记忆在一步之内完成.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王士同	江南大学信息工程学院	528	3424	23.0	37.0
2	吴锡生	南京理工大学计算机系	81	560	14.0	18.0