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基于一般的弱连续T-模与取大（V）模糊算子的复合，建立了具有一般意义的动态模糊神经网络——模糊Hopfield神经网络，并系统分析了该动态系统的性能：在Hamming距离意义下证明了该网络是稳定的，而且其平衡点（吸引子）具有全局Lyapunov稳定性。最后，提供了一种有效的学习算法。
基于一类弱连续T-模的模糊Hopfield神经网络研究
【摘 要】
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基于一般的弱连续T-模与取大（V）模糊算子的复合，建立了具有一般意义的动态模糊神经网络——模糊Hopfield神经网络，并系统分析了该动态系统的性能：在Hamming距离意义下证明了该网络
【机 构】
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后勤工程学院训练部,后勤工程学院基础部
【出 处】
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后勤工程学院学报
【发表日期】
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2009年5期
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