模糊联想记忆网络对模式摄动的鲁棒性分析

• 作者: 宋鸾姣 徐蔚鸿
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊联想记忆 学习算法 训练模式 摄动 鲁棒
• 年，卷（期）: 2007,（11）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 72-74,112
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 4417字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.11.025

摘要

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.

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
2	宋鸾姣		2	0	0.0	0.0