如何将多个规则存储于一个模糊联想记忆矩阵中

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Kosko的模糊联想记忆(FAM)神经网络得到了广泛的应用,然而却受到了低存储量的限制。Chung和Lee建立了一个矩阵存储多规则并能正确回忆的定理。基于这个定理,FAM模型的硬件及计算量需求能够显著地减少。但是,使用这个定理必须满足一个前提条件,即Xi(a)+Xi(a)≤1,其中a=1,2,...,n,在这篇论文中,证明Chung和Lee的定理可以推广到连续的情形,提出了一个新的方法,这个方法即使在Xi(a)+Xi(a)≤的情形下也是有效的,并且存储量可以进一步降低,更有利于大规则库系统的应用。
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