多模式对连接权矩阵的一种神经网络学习算法
杨群生; 余英林
华南理工大学电子与通信工程系,广州, 510641
A Kind of Neural Networks Learning Algorithms for Multiple-Pattern Pairs Weighted Matrix
Yang Qunsheng; Yu Yinglin
Dept. of Electron and Comm. Eng.,South China Univ. of Tech.,Guangzhou 510641 China
摘要 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。
关键词 ：
模糊联想记忆 ,
连接权矩阵 ,
神经网络 ,
多模式 ,
学习算法
Abstract ：A kind of neural networks learning algorithms for multiple-pattern pairs weighted matrix of fuzzy associative memories(FAMs) and its strict theoretic proofs are presented in this paper. Multiple fuzzy pattern pairs can be encoded to store in FAM connection weight matrixes as few as possible by the algorithm, so it can cut down storage space greatly and this algorithm can easily be implimented. Its effectiveness is testified by an example.
Key words ：
Fuzzy associative memory
Weighted matrix
Neural network
Multiple-pattern
Learning algorithm
收稿日期: 1999-04-29
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