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1、聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)是一類(lèi)特殊的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠從不完整、含噪信息中獲得全部信息。模糊聯(lián)想記憶是模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合,兼具兩種優(yōu)點(diǎn),已廣泛應(yīng)用在人工智能,模式識(shí)別等領(lǐng)域。模糊聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)大都是全互聯(lián)的,隨著神經(jīng)元數(shù)量增加,網(wǎng)絡(luò)的連接邊增多,硬件實(shí)現(xiàn)困難。因此,對(duì)模糊聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)研究成為近幾年研究熱點(diǎn),同時(shí),生物學(xué)研究證明:生物腦神經(jīng)中普遍存在小世界效應(yīng),因此,從生物學(xué)角度出發(fā),將小世界體系結(jié)構(gòu)應(yīng)用到模糊聯(lián)想記憶中并非偶然。
2、 本文從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)角度出發(fā),深入研究小世界體系結(jié)構(gòu)生成算法,對(duì)一種權(quán)值擇優(yōu)小世界生成算法進(jìn)行改進(jìn),并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其可行性和有效性。再將其應(yīng)用到模糊自聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)中,構(gòu)建了基于小世界體系結(jié)構(gòu)的模糊自聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)模型。本文具體的研究工作和創(chuàng)新之處體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:
1.介紹了模糊聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)的概念和研究現(xiàn)狀,指出了現(xiàn)有模糊聯(lián)想記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法及硬件實(shí)現(xiàn)的問(wèn)題,分析了從網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)出發(fā),對(duì)全互聯(lián)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行稀疏
3、互聯(lián)的可行性。
2.研究了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中典型的小世界網(wǎng)絡(luò),分析指出原始小世界體系結(jié)構(gòu)生成方式具有隨機(jī)性,缺乏確定性的缺陷,借鑒復(fù)雜動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)中和諧統(tǒng)一的混合擇優(yōu)模型構(gòu)建思想,對(duì)一種具有目的性的權(quán)值擇優(yōu)生成方法進(jìn)行改進(jìn)。
3.將小世界理論和模糊聯(lián)想記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來(lái)。運(yùn)用最大-T模蘊(yùn)含算子對(duì)全互聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí),確定權(quán)值矩陣。以權(quán)值矩陣為指導(dǎo),運(yùn)用權(quán)值擇優(yōu)捷徑生成算法生成具有小世界體系結(jié)構(gòu)的模糊自聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò),這
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