模糊联想记忆对训练模式对摄动的鲁棒性研究

• 作者: 周辉 廖洲 徐蔚鸿
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊联想记忆网络 训练模式对 T-模 摄动 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2011,（19）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 211-213
• 分类号: TP18
• 字数: 3761字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.19.059

摘要

基于模糊取大算子(V)和T-模的模糊合成,构建了一类模糊联想记忆网络(V-T FAM).利用T-模的模糊蕴涵算子,给出了这类V-T FAM的学习算法.针对训练模式对小幅摄动可能对模糊神经网络的性能产生副作用,提出V-T FAM对训练模式对摄动的鲁棒性概念.理论研究表明,当T-模满足Lipschitz条件时,采用上述学习算法的V-T FAM对训练模式对摄动幅度,在系数为β的条件下全局拥有好的鲁棒性.最后用V-T FAM在图像联想方面的实验验证了理论结果.

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	周辉	长沙理工大学计算机与通信工程学院	6	27	2.0	5.0
6	廖洲	长沙理工大学计算机与通信工程学院	1	0	0.0	0.0