模糊双向联想记忆网络的有效学习算法

• 作者: 徐蔚鸿 曾水玲 杨静宇
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 伴随蕴涵算子 模糊双向联想记忆网络 学习算法 s-模
• 年，卷（期）: 2007,（12）
• 页码范围: 70-72,76
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7180.2007.12.019

摘要

基于模糊取大运算和爱因斯坦s-模提出新的模糊双向联想记忆网络模型(Max-Sea FBAM),并为该网络提出了一种新的学习算法.在理论上严格证明了,任意给定的模式对集,只要存在有连接权矩阵对使其为Max-Ses FBAM的平衡态集.则依该学习算法所确定的连接权矩阵对((W),(U))是所有这样的连接权矩阵对中的最大者;且该最大连接权矩阵对能使Max-Ses FBAM对任意输入在一步内就进入平衡态.

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学院	623	11098	50.0	74.0
2	徐蔚鸿	南京理工大学计算机学院	85	647	14.0	21.0
8	曾水玲	南京理工大学计算机学院	31	159	7.0	11.0