模糊双向联想记忆网络的有效学习算法

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基于模糊取大运算和爱因斯坦S-模提出新的模糊双向联想记忆网络模型(Max—SesFBAM),并为该网络提出了一种新的学习算法。在理论上严格证明了,任意给定的模式对集,只要存在有连接权矩阵对使其为Max—SesFBAM的平衡态集,则依该学习算法所确定的连接权矩阵对(W^-,U^-)是所有这样的连接权矩阵对中的最大者;且该最大连接权矩阵对能使Max—SesFBAM对任意输入在一步内就进入平衡态。
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