基于Godel t-模的模糊Hopfield网络的有效学习算法

• 作者: 宋丹 徐蔚鸿 胡卉卉
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 伴随蕴涵算子 模糊Hopfield网络 学习算法 t-模
• 年，卷（期）: 2007,（12）
• 页码范围: 199-201
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7180.2007.12.057

摘要

神经网络研究的和TG合成的Hopfield网络Max-TG FHNN提供了一种新的学习算法,此处TG是Godel t-模算子.从理论上严格证明了,只要存在连接权矩阵使得任意给定的模式集成为Max-TG FHNN的平衡态集合,则依该学习算法所确定的连接权矩阵(W)是所有这样的连接权矩阵中的最大者.并用实验验证该学习算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐蔚鸿	长沙理工大学计算机与通信工程学院	85	647	14.0	21.0
5	宋丹	长沙理工大学计算机与通信工程学院	5	68	4.0	5.0
6	胡卉卉	长沙理工大学计算机与通信工程学院	1	4	1.0	1.0