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Min-max 模糊 Hopfield 网络的一个基于容错性的学习算法
引用本文:刘普寅.Min-max 模糊 Hopfield 网络的一个基于容错性的学习算法[J].国防科技大学学报,1998,20(1):109-114.
作者姓名:刘普寅
作者单位:长沙国防科技大学系统工程与数学系!长沙,410073
摘    要:在一定的条件下证明了Min-max模糊Hopfield网络吸引子的吸引域随着连接权矩阵的减小而增大,在此基础上,设计了一个基于容错性的学习算法。在一定的意义下,用该学习算法得到的矩阵最小,从而此时系统具有最优容错性。最后用实例验证了结论。

关 键 词:Min—max模糊Hopfield网络  容错性  吸引子  吸引域
收稿时间:1997/4/15 0:00:00

A Learning Algorithm Based on Fault-tolerance for Min-max Fuzzy Hopfield Networks
Liu Puyin.A Learning Algorithm Based on Fault-tolerance for Min-max Fuzzy Hopfield Networks[J].Journal of National University of Defense Technology,1998,20(1):109-114.
Authors:Liu Puyin
Abstract:In the paper, we prove under some conditions, that the attractive basin of the attractorof min-max fuzzy Hopfield network increases when the connected weighted matrix decreases. In accordance with this conclusion,we design a learning algorithm based on the fault-tolerance of the network,the matrix obtained by the learning algorithm is minimum, consequently, the fault-tolerance of the network is optimal. Finally, the example demonstrates our conclusions.
Keywords:Min-max fuzzy Hopfield network  fault-tolerance  attractor  attractive basin  
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