模糊联想记忆.ppt

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1、模糊联想记忆专业:信号与信息处理学生姓名：杜兰任课老师：高新波二零零二年十二月神经网络和模糊系统本章内容简介Kosko把多值的或模糊集合看作是单位超立方体中的点。Chapter7：主要讨论立方体内的理论。Chapter8：将讨论立方体间的理论。通过一定的对应关系将一个论域中的模糊子集映射到另一个论域中，即要将一个立方体映射到另一个立方体，这种映射关系就是“联想记忆”，在模糊系统里具体称为“模糊联想记忆”（FuzzyAssociativeMemory，简称FAM）。因此，在这一章里，我们将具体介绍如何利用模糊集合推理实现联想记忆。2模糊联想记

2、忆主目录一、模糊系统和模糊联想记忆二、模糊联想记忆与神经元联想记忆的区别和联系三、模糊HebbFAMs四、联想输出和“去模糊”五、自适应FAM系统六、举例：倒立摆3模糊联想记忆一、模糊系统和模糊联想记忆FuzzySystemFuzzySet输入论域输出论域1.模糊系统图1模糊系统示意图4模糊联想记忆2.模糊联想记忆图2FAM系统示意图FAMRulemFAMRule1FAM系统FAMRule2解模糊5模糊联想记忆二、模糊联想记忆与神经元联想记忆的区别和联系相似之处：都是model-free都可以从样本或实例中学习都使用数值运算不同之处：所用

3、的样本形式不同存贮形式不同如何联想（推理）或如何把输入映射到输出的方式不同6模糊联想记忆NeuralFuzzy图3模糊与神经元联想记忆7模糊联想记忆三、模糊HebbFAMs1.原则：“原相乘，现取小；原相加，现取大”设给定一个模糊集对，则模糊外积为模糊Hebb矩阵有两个重要的特性：(1)（1）（2）8模糊联想记忆(2)在上面的假设前提下，前向联想很好后向联想不好（3）（4）9模糊联想记忆③，对任意的④，对任意的②，当且仅当①，当且仅当2.最小相关编码的双向FAM定理如果，则有10模糊联想记忆(9)3.FAM规则的合成按照一般的神经网络方法是

4、将各联想对对应的FAM矩阵取最大值。但这种方案对模糊Hebb编码是失败的。用模糊集的方法是将联想输出的向量作相加性处理，而不是将FAM矩阵作相加性处理。（5）11模糊联想记忆缺点:占用空间多优点：①提供了一个FAM推理跟踪检查的方法；②避免了模式之间的串扰；③可以使存贮库模块化；④带给FAMS和NN另一个不同点是：输入一个向量时，会并行激励所有的FAM联想对，仅是激活程度不同。12模糊联想记忆四、联想输出和“去模糊”1.联想输出为2.去模糊（1）一个简单的方案——最大隶属度方案（2）替代方案——质心法（6）（7）13模糊联想记忆五、自适应F

5、AM系统1.积空间聚类联想规则FAM规则图4FAM规则积空间聚类14模糊联想记忆2.自适应FAM规则的产生图5突触连接矩阵示意图其中，15模糊联想记忆非模糊的输入输出数据BIOFAMClustering规则合并3.自适应BIOFAM聚类图6自适应BIOFAM示意图16模糊联想记忆简单的BIOFAM聚类提取规则的过程：（1）确定状态变量（前件变量）和控制变量（后件变量）。（2）收集相应的的训练样本（大量的有代表性的）。（3）根据训练样本的分布区间，划分为与个模糊数，并赋于模糊语言量。（4）用自适应DCLAVQ对样本聚类，聚类数为。（5）统计落

6、在个可能单元中的突触矢量个数，计算每个规则的权值。（6）根据区间划分进行规则合并（7）产生规则库，建立FAM系统。17模糊联想记忆1、确定状态变量和控制变量状态变量：摆线与垂直方向的夹角摆线的运动角速度控制变量：马达作用于摆线的力2、训练样本在这里我是利用MATLAB工具包里的倒立摆模型生成了1000个倒立摆轨迹样本作为训练样本。六、举例：倒立摆18模糊联想记忆3、均匀划分乘积空间图7隶属度函数19模糊联想记忆4、DCL聚类图8规则直方图表1初步规则库20模糊联想记忆5、规则合并6、建立FAM规则库表2规则库21模糊联想记忆7、模糊联想记忆

7、（8）（9）22模糊联想记忆（20，-30）PS，NSZEPS，ZENS（0.83，0.31）（0.83，0.22）0.310.2223模糊联想记忆8、去模糊按照质心法解模糊得马达作用力为-2.18。24模糊联想记忆小结模糊系统和模糊联想记忆的基本概念FAMs规则库的建立准则联想输出和“去模糊”准则自适应FAM系统基本结构25模糊联想记忆谢谢请批评指正！26模糊联想记忆