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2017-08-30 发布于安徽
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基于爱因斯坦t模模糊联想记忆学习算法.pdf

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基于爱因斯坦t一模的模糊联想记忆的学习算法程思蔚1，3徐蔚鸿2J王勇3欧阳毅4 1(长沙理工大学数学与计算科学学院，长沙410076) z(吉首大学数学与计算机系，湖南吉首416000) 3(长沙理工大学计算机与通信工程学院，长沙410076) ·(华中科技大学软件学院，广东佛山528234) E-mail：cslgcsw@163．corn 摘要为神经网络提供有效学习算法是神经网络研究的关键问题。文章利用t一模的伴随蕴涵算子。为基于Max和死合成的模糊联想记忆网络Max—Z。FAM提供了一种新的学习算法，此处乙是由爱因斯坦提出的一种t一模算子。从理论上严格证明了，只要Max一￡。FAM能完整可靠地存储所给的多个模式对，则该新的学习算法一定能找到使得网络能完整可靠存储这些模式对的所有连接权矩阵的最大者。最后，用实验说明了所提出的学习算法的有效性。关键词伴随蕴涵算子模糊联想记忆网络学习算法t一模文章编号1002—8331一(2006)15—0040—02文献标识码A 中图分类号’rPl8 AnEfficient for Associative LearningAlgorithmFuzzy BasedonEinstain’St-Norm Memory Siweil·3Xu Yi4 Cheng Weihon92·3WangYongzOuyang ofMathematicsand 1(College ComputingScience，ChangshaUniversity ofScienceand 410076) Technology，Changsha ofMathematicsand Science，Jishou 2(College Computer University，Jishou，Hunan416000) of andCommunications 3(CollegeComputer Engineering，ChangshaUniversity ofScienceand 410076) Technology，Changsha of ofScienceand 528234) 4(CollegeSoftware，HuazhongUniversity issueforresearchonaneuralnetworkis tofindefficient forthenetwork． Abstract：The key learningalgorithm oftheconcomitant is at-normandwas of咒，which Einstein，a Takingadvantage