模糊神经网络的鲁棒性、学习算法与区间值模糊集研究

本文档深入探讨了人工智能领域中的关键课题——模糊神经网络的性质和学习算法，特别是与区间值模糊集相关的研究。作者曾水玲，专注于硕士学位论文的撰写，专业背景是计算机软件与理论，由徐蔚鸿教授指导。论文的核心内容分为三个部分： 1. 首先，论文提出了前馈型模糊联想记忆网络对训练模式摄动鲁棒性的概念，通过分析Max．ProductFAM网络，揭示了模糊赫布学习算法在此网络中的优势，其对于模式摄动具有较好的抗扰性。然而，其他学习算法则表现出较差的鲁棒性，实验结果验证了这一理论分析。 2. 在模糊双向联想记忆网络的研究上，文章引入了新的模型Max．TLFBAM和Max．s。。FBAM，利用模糊取大运算和不同类型的模算子如Lukasiewicz模和爱因斯坦模构造。作者不仅提供了有效的学习算法，还证明了一个关键性质：对于给定模式对集，学习算法确定的最优连接权矩阵对是所有可能的平衡态集合中的最大者。此外，Max．s。。FBAM网络具有全局收敛性，且对于任何输入都能快速达到平衡状态。 3. 关于区间值模糊集的研究是论文的另一个亮点。论文指出当前相容度定义的不足，并分析了复杂区间值模糊集的相容度性质，提出了一种新的相合度测度，它克服了相容度的非对称性问题，同时保留了其他重要特性。此外，文中首次探讨了模糊推理算法对相容度和相合度传播的影响，这对于处理基于区间值模糊集的规则库和推理机制具有实际应用价值。 本文不仅深化了模糊神经网络在不确定环境下的应用理解，还推进了区间值模糊集在模糊逻辑和智能系统中的理论研究，为相关领域的实践和技术发展提供了理论支持。