舒桂清
- 作品数：2 被引量：14H指数：1
- 供职机构：广东省科技干部学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于模糊神经网络结构的多值联想记忆被引量：1
- 2002年
- 文章基于模糊神经网络结构,即通过模糊化,推理,去模糊三个过程,把Kosko提出的模糊联想记忆(FAM)网络模型应用到容错性需要较强的多值联想记忆中,解决了这种网络模型不能对随机噪声模式正确联想的问题,新的网络模型设计简单,大量实验表明文中的联想记忆网络大大提高了FAM网络的容错性能。
- 舒桂清肖平
- 关键词：模糊神经网络模糊推理
- 模糊联想记忆网络的增强学习算法被引量：13
- 2003年
- 针对 Kosko提出的最大最小模糊联想记忆网络存在的问题 ,通过对这种网络连接权学习规则的改进 ,给出了另一种权重学习规则 ,即把 Kosko的前馈模糊联想记忆模型发展成为模糊双向联想记忆模型 ,并由此给出了模糊快速增强学习算法 ,该算法能存储任意给定的多值训练模式对集 .其中对于存储二值模式对集 ,由于其连接权值取值 0或 1,因而该算法易于硬件电路和光学实现 .实验结果表明 ,模糊快速增强学习算法是行之有效的 .
- 舒桂清肖平
- 关键词：模糊联想记忆增强学习算法连接权矩阵
