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1、不確定性人工智能是當(dāng)前人工智能中的研究熱點(diǎn)和重大的前沿課題。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是不確定性知識(shí)環(huán)境下構(gòu)建非線性系統(tǒng)的重要工具。 本文針對(duì)模糊聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)和模糊霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了較深入的研究。主要研究工作包括:(1)利用t-模的伴隨蘊(yùn)涵算子,為基于Max和Tes合成的模糊聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)Max-Tes FAM提供了一種新的學(xué)習(xí)算法,此處Tes是由愛(ài)因斯坦提出的一種t-模算子。從理論上嚴(yán)格證明了,只要Max—Tes FAM能完整可靠
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