最大--乘积型模糊联想记忆网络的最大最小编码学习算法

提出了最大─乘积型模糊联想记忆网络的最大最小编码学习算法,新算法可以记忆任意多个自联想模式。对于异联想模式,给出了一种以最大最小编码算法为基础,近似求解网络连接权阵的梯度下降学习算法,这种方法可用于解最大乘积型模糊关系方程。计算机模拟实验证实了算法的有效性。     

模糊联想记忆的一种有效学习算法

本文提出最大－最小合成模糊联想记忆的一种新的学习算法，在一定条件下，这种学习算法能将多个模糊模式对可靠地编码到模糊联想记忆的连接权矩阵中，且已存储的模式对可被完整的回想出来。     

正则模糊联想记忆

本文提出了一种特殊的模糊联想记忆系统（ＦＡＭ）一正则数据联想记忆及其学习算法－正则学习算法，正则模糊联想记忆具有比一般方法所设计的模糊联想记忆更好的性能，且其性能受训练数据不足和训练数据噪声的影响很小，最后，举例说明了正则模糊联想记忆在模糊控制器的应用。     

基于极大极小准则的异联想记忆网络学习算法

提出了设计异联想记忆网络的极大极小准则，即设计出的连接权阵应使得网络最小的记忆模式对的吸引域达到最大。首先给出了一种快速学习算法，它设计出的网络连接权值只取１，０或－１；再进一步发展了一个启发性迭代学习算法，称为约束感知器优化学习算法，它以快速学习算法的结果作为连接权阵的迭代实值。     

光学模糊联想神经网络

本文提出一种模糊联想神经网络的非相干光学实现系统。利用空间区域编码技术和阴影投射系统，模糊联想存贮器所需的矩阵－矢量最大－最大合成运算可得到光学实现。给出了实验结果。     

模糊增强学习码书设计算法及其在图像编码中的应用

本文提出一种用于图像压缩编码的模糊增强学习码书设计算法。该算法是在模糊竞争学习矢量量化的基础上引入增强学习,并用输入训练模式的监督信号与类别模式之间的隶属度控制增强信号。实验结果表明,该算法对初始码本依赖性小,与模糊竞争学习矢量量化和微分竞争学习算法相比,收敛速度更快,性能更好。     

基于基因算法的模糊联想记忆设计方法

本文提出了一种用基因算法来进行模糊联想记忆系统设计的方法－基因ＦＡＭ法。同自适应模糊联想记忆和神经网络设计方法相比，该方法不要求有训练样本；而且可以设计出的ＦＡＭ系统最后，举例说明了该方法的应用。     

Hopfield联想记忆编码方法的加速和优化

本文提出了一种Ｈｏｐｆｉｅｌｄ自联想记忆的编码方法：首先对每一记忆模式，将联想记忆的编码问题看出作感知机的学习问题，结合感知机学习规则和投影映射加速学习；其次根据联想记忆对网络权值矩阵的限制所构成的集Ｓ为凸集，将经过学习所得的矩阵投影到集Ｓ上；最后对所有记忆模式交替地进行前面的学习过程。     

模糊双向联想记忆网络的有效学习算法

基于模糊取大运算和爱因斯坦S-模提出新的模糊双向联想记忆网络模型（Max—SesFBAM），并为该网络提出了一种新的学习算法。在理论上严格证明了，任意给定的模式对集，只要存在有连接权矩阵对使其为Max—SesFBAM的平衡态集，则依该学习算法所确定的连接权矩阵对（W^-，U^-）是所有这样的连接权矩阵对中的最大者；且该最大连接权矩阵对能使Max—SesFBAM对任意输入在一步内就进入平衡态。     

一种改进的一维模糊熵图像分割算法

传统的一维最大模糊熵图像分割算法对于图像的局部信息干扰噪声处理能力存在不足。文中研究实数编码混沌量子遗传算法（RCQGA）与一维模糊熵算法相结合的新算法。该算法将图像的空间信息和像素信息引入到一维模糊熵图像分割算法中,并运用实数编码混沌量子遗传算法对一维最大模糊熵图像分割算法进行改进,从而提高了一维最大模糊熵分割精度。研究结果表明,该算法分割效果明显优于传统一维模糊熵图像分割算法,并具有较强的抗噪性能。     

图像分割中的交叉熵和模糊散度算法

本文将交叉熵和模糊散度应用于图像分割中,提出了中最优灰度值选取算法,其一是基于均匀分布假设的最小交叉熵算法,其二是利用后难概率的最大类间交叉熵算法,其三是类间最大模糊散度的改进算法,其四是最小模糊散度算法,针对图像阈什化分割的要求,在后两种算法中构造一种新的模糊录改度函数,本文采用均匀测试和开头测试比较各算法的性能,利用多种类型测试 是到的分割结果,显示了所筛算法的有效性和通用性。     

基于最大平均差异的迁移模糊C均值聚类

该文针对迁移聚类问题,提出一种基于最大平均差异的迁移模糊C均值(TFCM-MMD)聚类算法。TFCM-MMD解决了迁移模糊C均值聚类算法在源域与目标域数据分布差异大的情况下迁移学习效果减弱的问题。 该算法基于最大平均差异准则度量域间差异,通过学习源域和目标域的投影矩阵,以减小源域和目标域数据在公共子空间分布的差异,进而提升迁移学习的效果。最后,通过基于合成数据集和医学图像分割数据集的实验,进一步验证了TFCM-MMD算法在解决域间差异大的迁移聚类问题上的有效性。     

光学图像模糊关联存贮器

本文提出一种二维图像模糊关联存贮器的光学实现方法。通过面积编码模糊矩阵，在多重成像系统下实现了模糊关联存贮器所需的最大一最小合成运算。给出了实验结果。     

学习数值模式和模糊规则的Pi—Sigma网络

本文推广了Ｐｉ－ｓｉｇｍａ网络学习算法，并提出了一种计算模糊数α水平集乘积的简单算法，使得在设计Ｐ－ｓｉｇｍａ网络分类器时，既能利用数值数据，又能利用以模糊ＩＦ－ＴＨＥＮ规则表达的专家知识。     

多模式对连接权矩阵的一种神经网络学习算法

该文提出多模式对连接权矩阵的一种神经网络学习算法,并给出了严格的理论证明。该算法能够将多个模糊模式对可靠地编码存储到尽可能少的连接权矩阵中,从而大大地减少存储空间,而且容易实现,并举例验证了它的有效性。     

双向联想记忆神经网络的一种编码策略

本文提出一种双向联想记忆神经网络的按‘位’加权编码策略，并给出了求取权值递推算法，它将Ｋｏｓｋｏ双向联想记忆网络按海明距离进行模式匹配的原则，修正了按加权海明距离进行了模式匹配，从而可以使得对不满足加续性的所谓“病态结构”的一类样本模式集，同样具有良好的联想能力，对二值图象模式存贮，联想的计算机模拟实验表明，此方法具有优良的性能和实用价值。     

基于最大模糊熵的红外图像边缘检测算法

针对红外图像边缘检测这一难题,结合红外图像及其梯度图像的特点,在红外梯度图像模糊划分的基础上,提出了一种基于最大模糊熵的红外图像边缘检测方法.首先通过改进传统Sobel算子构造出红外图像的梯度图并研究其直方图特点,然后对其进行自然模糊划分,最后根据最大模糊熵准则确定最优模糊参数,进而确定梯度图像的最佳分割阈值,从而实现边缘提取.与传统的基于梯度的边缘检测算法进行对比实验,结果表明,该方法用于红外图像边缘检测能获得更好的效果.     

二维模糊划分最大熵图像分割算法

该文提出了一种通过最大化二维直方图模糊划分熵分割灰度图像的新算法。首先介绍了模糊划分的原理,提出用条件概率与条件熵定义模糊划分熵。随后利用多维三角模定义了非相关模糊子集的广义直积,给出构造多维模糊划分的方法,并根据最大熵原理设计了一种基于二维直方图模糊划分熵分割灰度图像的新算法。对几例真实目标图像的对比分割实验结果表明该文方法性能优越。     

一种快速模糊矢量量化图像编码算法

本文在学习矢量量化和模糊矢量量化算法的基础上,设计了一种新的训练矢量超球体收缩方案和码书学习公式,提出了一种快速模糊矢量量化算法。该算法具有对初始码书选取信赖性小,不会陷入局部最小和运算最小的优点。实验表明,ＦＦＶＱ设计的图像码书性能与ＦＶＡ算法相比,训练时间大大缩短,峰值信噪比也有改善。     

基于克隆选择算法的最大模糊熵图像分割

为了分割照度不均匀的图像,提出了一种基于最大模糊熵和免疫克隆选择算法的阈值分割方法.该方法利用最大模糊熵准则确定模糊区间的范围,寻找模糊参数的最优组合,确定区分目标和背景的最佳阈值,实现图像分割.为了验证该方法的有效性,对其进行了图像分割实验,并与遗传算法进行了比较.实验结果表明,该算法能够自动、有效地选取阈值,分割效果优于遗传算法,并能保留原始图像的主要特征.