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当T为t-模时，基于模糊取大和T的模糊联想记忆网络（FAM）存在局限性，当T为三角模，是t-模的广义形式，将这种FAM推广成基于Max—T的模糊联想记忆网络Max-TFAM．则Max—TFAM实现了从一个向量空间到另一向量空间的映射，从Max-TFAM的值域角度，分析了它的存储能力，并建立了一个三角模T的伴随蕴涵算子新概念，利用该伴随蕴涵算子，在无需T为连续的、严格增等条件下，提出了MaX-TFAM的一个简洁的通用离线学习算法和通用在线学习算法．从理论上严格证明了只要Max-TFAM能完整可靠地存储所给的