训练模式对的摄动对折线模糊神经网络稳定性的影响

作     者：隋晓琳 王贵君 SUI Xiao-Lin;WANG Gui-Jun

作者机构：天津师范大学数学科学学院天津300387 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(No.60974144) 

出 版 物：《模式识别与人工智能》 (Pattern Recognition and Artificial Intelligence)

年 卷 期：2012年第25卷第6期

页      码：928-936页

摘      要：引入折线模糊数及其扩张运算,针对折线模糊神经网络,定义折线模糊数的最大摄动误差、训练模式对的γ摄动等概念,并基于纠错规则设计该网络连接权的学习算法.其次,当转移函数满足Lipschitz条件和训练模式对发生γ摄动时,在定义折线模糊神经网络对训练模式对摄动的全局稳定性的基础上,应用归纳法证明三层折线模糊神经网络的连接权具有稳定性,进而获得该网络关于训练模式对的γ摄动也具有全局稳定性.最后,通过模拟实例说明训练模式对的摄动对该网络稳定性的影响.

主 题 词：折线模糊数 折线模糊神经网络 训练模式对 全局稳定性 摄动 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 07[理学] 081104[081104] 08[工学] 070104[070104] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0701[理学-数学类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1003-6059.2012.06.007

馆 藏 号：203734864...