一种模糊Hopfield网络的学习算法及性质

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-TL 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。     

训练模式摄动对模糊形态学神经网络的影响

在构建神经网络时,采集的训练模式总存在摄动,如何度量这种摄动,提出模糊集摄动度量的新方法.众多学者研究的两类形态学联想记忆网络的存储能力和抗腐蚀/膨胀噪声的能力等性质几乎都相同,但基于这种模糊集摄动的度量方法,研究训练模式摄动对两类模糊形态学联想记忆网络的影响时发现,两类网络对训练模式摄动的鲁棒性差异很大,其中一类模糊...     

两类模糊推理算法的连续性和逼近性

对Zadeh的模糊推理合成法则(CRI算法)和全蕴涵三I算法(三I算法)是否满足连续性和逼近性问题进行了细致的研究,进一步讨论了这两类算法对逼近误差的传播性能.为此,把模糊推理算法看成是模糊集合到模糊集合的映射,选用海明距离作为两模糊集的距离.证明了在模糊假言推理和模糊拒取式推理情形,这两类算法都拥有连续性.指出三I算法在已知规则的前件和后件是正规集的条件下总是满足逼近性,而CRI算法只有当它满足还原性时才拥有逼近性.在满足逼近性的条件下,两类算法都不会放大逼近误差.结果对构建模糊控制系统和模糊专家系统时选用和分析模糊推理算法有一定的指导作用.     

基于水平集的新型彩色图像分割算法

由于考虑的泛函变分形式是非凸性质,向量值图像分割模型的计算结果经常会陷入局部最小值。基于活动轮廓的向量值图像的全局图像分割方法,以新型变分形式将向量值图像分割和图像去噪融入具有全局极小能力泛函框架中。新模型具有容易构造和较少计算量的特点,对比经典的水平集方法,可以避免繁琐的距离重复化水平集过程。通过对人工图像和真实图像进行分析,验证新方法具有更好的图像分割效果。     

一种协同的可能性模糊聚类算法

模糊C-均值聚类（FCM）对噪声数据敏感和可能性C-均值聚类（PCM）对初始中心非常敏感易导致一致性聚类。协同聚类算法利用不同特征子集之间的协同关系并与其他算法相结合,可提高原有的聚类性能。对此,在可能性C-均值聚类算法（PCM）基础上将其与协同聚类算法相结合,提出一种协同的可能性C-均值模糊聚类算法（C-FCM）。该算法在改进的PCM的基础上,提高了对数据集的聚类效果。在对数据集Wine和Iris进行测试的结果表明,该方法优于PCM算法,说明该算法的有效性。     

训练模式的摄动对最大-乘积型模糊联想记忆网络的影响

首先建立了前馈型模糊联想记忆网络对训练模式摄动的鲁棒性概念,分析了最大-乘积型模糊联想记忆网络(Max-Product FAM),发现当采用模糊赫布学习算法时它的鲁棒性好,但采用另一学习算法时鲁棒性较差.最后用实验验证了理论结果.     

基于Godel t-模的模糊Hopfield网络的有效学习算法

神经网络研究的关键问题之一是为神经网络提出有效学习算法。利用t-模的伴随蕴涵算子,为基于Max和TG合成的Hopfield网络Max-TGFHNN提供了一种新的学习算法,此处TG是Godelt-模算子。从理论上严格证明了,只要存在连接权矩阵使得任意给定的模式集成为Max-TGFHNN的平衡态集合,则依该学习算法所确定的连接权矩阵(W$)是所有这样的连接权矩阵中的最大者。并用实验验证该学习算法的有效性。     

规则摄动时模糊蕴涵算子对模糊推理的鲁棒性的影响

列举了模糊规则发生摄动的常见情形,建立了一般性的模糊推理算法对规则摄动的鲁棒性的概念;就多重、链式和多维模糊推理情形,重点研究了一般性的模糊蕴涵算子对几个重要的模糊推理算法的这种鲁棒性的影响,并分别给出了相应的充分必要条件;初步尝试了通过一定的摄动制约来改善这种鲁棒性;同时指出了很多现有的模糊蕴涵算子使得所讨论的这些推理算法拥有好的鲁棒性,此时,即使规则中的隶属度有适度的粗糙或摄动,推理仍是可行的、安全的．文中工作对模糊系统的分析、模糊蕴涵算子的选择以及规则获取过程有一定的指导意义．     

基于组播网关的可靠组播体系结构

保证组播通信的可靠性是许多Internet上的组播应用的前提.针对IP组播在Internet中难以规模化部署的现状,提出了一种使用组播网关将IP组播岛与应用层组播(ALM)区域连接起来的可靠组播(RM)体系结构,对组标识、组播网关、组管理、差错控制和拥塞控制等关键问题给出了解决方案,并设计了组播网关竞争算法.该结构能够屏蔽底层组播技术差异,从而支持Internet上统一化的可靠组播服务部署.     

基于NetWare的低层通信协议IPX/SPX的网络编程

本文讨论了基于NetWare的低层通信协议IPX/SPX的网络编程的意义和原理,给出了