一种模糊Hopfield网络的学习算法及性质

• 作者: 徐蔚鸿 曾水玲 杨静宇
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊Hopfield网络 平衡点 学习算法 稳定性 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 页码范围: 206-208
• 分类号: TP183
• 字数: 4179字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2010.12.048

摘要

现基于TL-模Max-TL模糊Hopfield网络(Max-TL FHNN)提出了一种有效的学习算法.对任意给定的模式集合,该学习算法总能找到使该模式集合成为Max-TL FHNN的平衡点集合的所有连接权矩阵中的最大者.任意给定的模式集合都能作为Max-T FHNN网络的平衡点集合且能使Max-TL FHNN对任意输入在一步内就进入稳定状态,同时该网络对训练模式的摄动具有好的鲁棒性.

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	吉首大学数学与计算机科学学院	85	647	14.0	21.0
7	曾水玲	吉首大学数学与计算机科学学院	31	159	7.0	11.0
14	杨静宇	吉首大学数学与计算机科学学院	1	3	1.0	1.0