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T-S模型提供了一种通过模糊集和模糊推理将复杂的非线性系统表示为线性子模型的方法。研究了时滞Hopfield神经网络的随机稳定性(SFVDHNNs)。首先描述了SFVDHNNs模型,然后用Lyapunov方法研究了SFVDHNNs全局均方指数稳定性,通过可以被一些标准的数值分析方法求解的线性矩阵不等式(LMIs)得出了稳定性标准。 相似文献
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为神经网络提供有效学习算法是神经网络研究的关键问题。文章利用t-模的伴随蕴涵算子,为基于Max和Tes合成的模糊联想记忆网络Max-TesFAM提供了一种新的学习算法,此处Tes是由爱因斯坦提出的一种t-模算子。从理论上严格证明了,只要Max-TesFAM能完整可靠地存储所给的多个模式对,则该新的学习算法一定能找到使得网络能完整可靠存储这些模式对的所有连接权矩阵的最大者。最后,用实验说明了所提出的学习算法的有效性。 相似文献
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