一類模糊Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的攝動性質(zhì)及其應(yīng)用
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《長沙理工大學(xué)》 2007年
一類模糊Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的攝動性質(zhì)及其應(yīng)用
宋丹
【摘要】： 不確定性人工智能是當(dāng)前人工智能中的研究熱點和重大的前沿課題。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是不確定性知識環(huán)境下構(gòu)建非線性系統(tǒng)的重要工具。近來提出的基于模糊取大(Max)和三角模中的T模構(gòu)建的模糊Hopfield網(wǎng)絡(luò)簇(Max-T FHNN)模型擁有很多好的性質(zhì),然而其對訓(xùn)練模式攝動的魯棒性及其應(yīng)用尚未研究。為此本文主要進行了以下兩個方面的研究: (1)理論研究。在構(gòu)建模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)時,通常作為先驗知識的訓(xùn)練模式會有攝動。這種攝動表現(xiàn)為實際使用的訓(xùn)練模式和現(xiàn)實中真實的模式或最理想的模式有小副誤差。這種誤差可能對后續(xù)處理產(chǎn)生多方面的副作用。本文首先提出了Max-T FHNN對訓(xùn)練模式攝動的魯棒性這一概念,然后結(jié)合新近為Max-T FHNN提出的通用學(xué)習(xí)算法,研究了訓(xùn)練模式攝動對Max-T FHNN的影響。證明了,當(dāng)T取Godel模時,Max-T FHNN對訓(xùn)練模式攝動的魯棒性不好。進一步發(fā)現(xiàn)當(dāng)T模及其伴隨蘊含算子滿足Lipschitz條件時,若Max-T FHNN采用通用學(xué)習(xí)算法,則該魯棒性好。接著用Max-T FHNN在圖像聯(lián)想方面的實驗證實了本文的一些理論結(jié)果。這部分工作對Max-T FHNN系統(tǒng)的性能分析、T-模算子的選擇和訓(xùn)練模式的獲取有一定的指導(dǎo)意義。 (2)應(yīng)用研究。在很多模式識別采樣過程中,因環(huán)境噪聲或設(shè)備的精度的影響,往往導(dǎo)致采集的數(shù)據(jù)與真實值有一定偏差,這種偏差直接影響模式識別系統(tǒng)的識別效果。本文首次研究了Max-T FHNN模型的實際應(yīng)用,使用該模型并結(jié)合其他模式識別技術(shù),提出了一種應(yīng)用于智能化交通管理的車型識別方法。實驗證實了相對于其他車型識別方法,該方法在待測樣本含有噪聲的情況下能得到更好的識別率。
【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：長沙理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號】：TP183
【目錄】：
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，本文編號：63582
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