采用集合论的方法给出了单位模糊集合和二型模糊集合及其在一点的限制等定义,使得二型模糊集合更易于理解.通过定义嵌入单位模糊集合来描述一般二型模糊集合,并给出离散、半连通二型模糊集合的表达式.根据论域、主隶属度及隶属函数的特...采用集合论的方法给出了单位模糊集合和二型模糊集合及其在一点的限制等定义,使得二型模糊集合更易于理解.通过定义嵌入单位模糊集合来描述一般二型模糊集合,并给出离散、半连通二型模糊集合的表达式.根据论域、主隶属度及隶属函数的特性将二型模糊集合分为四种类型:离散、半连通、连通及复合型,并根据连通的特点将连通二型模糊集合分为单连通及多连通两类.利用支集的闭包(Closure of support,CoS)划分法表述主隶属度及区间二型模糊集合.提出了CoS二、三次划分法分别来表述单、复连通二型模糊集合,并使每一个子区域的上下边界及次隶属函数在该子区域上的限制分别具有相同的解析表述式.最后,探讨了二型模糊集合在一点的限制、主隶属度、支集、嵌入单位模糊集合之间的关系.展开更多
稳定性-可塑性两难问题的核心是系统如何在不削弱或忘记已学习模式的同时,自适应地学习新事物.目前公认自适应谐振理论(Adaptive resonance theory,ART)能够部分解决稳定性–可塑性两难问题,但依然存在学习受样本输入顺序影响大,且存在...稳定性-可塑性两难问题的核心是系统如何在不削弱或忘记已学习模式的同时,自适应地学习新事物.目前公认自适应谐振理论(Adaptive resonance theory,ART)能够部分解决稳定性–可塑性两难问题,但依然存在学习受样本输入顺序影响大,且存在学习中心渐变样本时,带来的所谓模式漂移的问题.受进化生物学关于人类学习的幼态延续特征的启发,本文为每个F2层节点配备活跃度指示器λ,并将其反馈回F1层参与STM(Short term memory)向量的计算,使这种新型ART2网络在行为特征上具备幼态延续的显著特征,本文称之为ART2wNF(Adaptive resonance theory with neoteny feature).论文从理论上证明算法的可行性,并通过分析对随机生成样本集合的学习过程,对比了ART2wNF算法与常规ART2网络在可塑性、稳定性方面的差异以及ART2wNF在克服样本输入顺序影响等方面的优势.展开更多
文摘采用集合论的方法给出了单位模糊集合和二型模糊集合及其在一点的限制等定义,使得二型模糊集合更易于理解.通过定义嵌入单位模糊集合来描述一般二型模糊集合,并给出离散、半连通二型模糊集合的表达式.根据论域、主隶属度及隶属函数的特性将二型模糊集合分为四种类型:离散、半连通、连通及复合型,并根据连通的特点将连通二型模糊集合分为单连通及多连通两类.利用支集的闭包(Closure of support,CoS)划分法表述主隶属度及区间二型模糊集合.提出了CoS二、三次划分法分别来表述单、复连通二型模糊集合,并使每一个子区域的上下边界及次隶属函数在该子区域上的限制分别具有相同的解析表述式.最后,探讨了二型模糊集合在一点的限制、主隶属度、支集、嵌入单位模糊集合之间的关系.
文摘稳定性-可塑性两难问题的核心是系统如何在不削弱或忘记已学习模式的同时,自适应地学习新事物.目前公认自适应谐振理论(Adaptive resonance theory,ART)能够部分解决稳定性–可塑性两难问题,但依然存在学习受样本输入顺序影响大,且存在学习中心渐变样本时,带来的所谓模式漂移的问题.受进化生物学关于人类学习的幼态延续特征的启发,本文为每个F2层节点配备活跃度指示器λ,并将其反馈回F1层参与STM(Short term memory)向量的计算,使这种新型ART2网络在行为特征上具备幼态延续的显著特征,本文称之为ART2wNF(Adaptive resonance theory with neoteny feature).论文从理论上证明算法的可行性,并通过分析对随机生成样本集合的学习过程,对比了ART2wNF算法与常规ART2网络在可塑性、稳定性方面的差异以及ART2wNF在克服样本输入顺序影响等方面的优势.