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1、第八章 模 糊 联 想 记 忆神神 经经 网网 络络 和和 模模 糊糊 系系 统统第三部分：自适应FAM系统电子工程学院电子工程学院 宁贝佳宁贝佳本章已讨论的主要内容本章已讨论的主要内容 自适应FAM是模糊立方体之间的一个时变得对应关系； 理论上，自适应分解定理技术就产生自适应FAM。 但这里，自适应FAM系统指的是那些从训练数据产生FAM规则，但又不要求分裂和重组FAM数据的系统。 我们提出一个几何自适应FAM过程； FAM映射定义了输入输出积空间中的聚类；这些聚类对应于模糊Hebb矩阵；而这些矩阵定义了笛卡尔积； 该过程在FAM系统的输入输出积空间中自适应地聚类训练样本； 这个过程从训练数

2、据中自动地产生了加权的FAM规则； 我们称这个未监督的过程为积空间聚类积空间聚类。 进一步的训练修改了FAM规则的加权了的集合；FAM规则积空间聚类FAM规则nIpI输入输出积空间就是 。pnII 则FAM规则就具有 的形式；),(iiBA输入输出FAM规则积空间聚类示意图联想规则FAM规则nIiAiAiBiBpIpnII ),(iiBA),(iiBAMPN kjm突触连接矩阵示意图miiiBB1其中kkii若系统中有K个突触向量M1,.,Mk,这K个规则构成一个更大的突触矩阵M;突触向量Mj就会收敛到FAM矩阵M的质心，如果向量越靠近质心，赋给它的权值越大。权值如下所示：(8-17)式自适应二元输入输出FAM聚类非模糊控制器的输入输出数据自适应BIOFAMClustering加权的FAM规则),(),(11nnyxyxkmm1自适应BIOFAM聚类将动作的数据转化为动作的规则；那么BIOFAM系统就能够近似控制器的操作。确定状态变量（条件变量）和控制变量 （结论变量）收集相应 的 训练样本(大量的有代表性的)根据训练样本的分布区间，划分为相应的模糊数，并赋于模糊语言量。自适应DCLAVQ对样本聚类。统计落在每 个可能单元中的突触矢量个数，计算每个规则的权值据区间划分进行规则合并 产生规则库，建立FAM系统BIOFAM聚类提取规则的过

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