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摘要:
训练模式对的小幅摄动可能对模糊神经网络的性能产生副作用,为此文中提出了一般性的模糊神经网络对训练模式对摄动的鲁棒性概念,并就典型的模糊双向联想记忆网络FBAM进行了具体分析.理论研究表明FBAM采用模糊赫布学习算法时该鲁棒性好,而采用新近提出的另一学习算法时,该鲁棒性较差.为此,作者为后一算法提供了一种训练模式对摄动的控制方法,以保证FBAM的这种鲁棒性较好.最后用FBAM在图像联想方面的实验证实了文中的某些理论结果.文中工作对FBAM系统的性能分析、学习算法的选择和模式对获取过程的指导有一定意义.
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文献信息
篇名 训练模式对的摄动对模糊双向联想记忆网络的影响及其控制
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 模糊双向联想记忆 学习算法 模式 摄动 鲁棒性
年,卷(期) 2006,(2) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 337-344
页数 8页 分类号 TP18
字数 8478字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0254-4164.2006.02.020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨静宇 南京理工大学计算机科学与技术系 623 11098 50.0 74.0
2 徐蔚鸿 吉首大学数学与计算机科学学院 85 647 14.0 21.0
6 李爱华 吉首大学数学与计算机科学学院 11 33 2.0 5.0
7 宋鸾姣 长沙理工大学计算机与通信工程学院 1 25 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
模糊双向联想记忆
学习算法
模式
摄动
鲁棒性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
相关基金
湖南省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Hunan Province
官方网址:http://jj.hnst.gov.cn/
项目类型:一般面上项目
学科类型:
论文1v1指导