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隋晓琳
作品数:
2
被引量:18
H指数:1
供职机构:
天津师范大学数学科学学院
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发文基金:
国家自然科学基金
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相关领域:
理学
自动化与计算机技术
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合作作者
王贵君
天津师范大学数学科学学院
李晓萍
天津师范大学数学科学学院
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王贵君
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训练模式对的摄动对折线模糊神经网络稳定性的影响
被引量:1
2012年
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.
隋晓琳
王贵君
关键词:
折线模糊神经网络
摄动
广义Mamdani模糊系统依K-积分模的泛逼近及其实现过程
被引量:17
2014年
首先,通过引入拟减法算子给出K-积分模定义,并针对广义Mamdani模糊系统实施等距剖分其输入空间.其次,应用分片线性函数(Piecewise linear function,PLF)的性质构造性地证明了广义Mamdani模糊系统在K-积分模意义下具有泛逼近性,从而将该模糊系统对连续函数空间的逼近能力扩展到一类可积函数类空间上.最后,通过模拟实例给出该广义Mamdani模糊系统对给定可积函数的泛逼近及实现过程.
王贵君
李晓萍
隋晓琳
关键词:
泛逼近性
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