正则模糊神经网络在积分模意义下的逼近性

给出了模糊值函数在Lebesgue测度空间上的Lp-积分模定义, 得出了正则模糊神经网络依L-积分模对模糊值函数构成泛逼近器. 进而在伪可加测度空间上定义了模糊值函数的Lp-伪积分模, 研究结果表明正则模糊神经网络在L-伪积分模下对模糊值函数也具有逼近性.     

坡代数上半模的基

有单位元的坡是加法幂等半环,在加法诱导的偏序下乘积小于等于每个因子。布尔代数、极大-极小模糊代数和任意分配格均是坡的特例。本文研究坡上半模的基。对于坡上的半模,标准基和基的基数一般都不是唯一的。我们引入既约基的概念并给出它的特征。既约基如果存在,则是唯一的。讨论了标准基和既约基之间的关系。     

前向网络作为模糊函数泛逼近器的一致性分析

前向神经网络的泛逼近性一直是神经网络的研究热点.本文给出了连续模糊函数的定义,依Hausdorff度量,借助模糊值Bernstein多项式关于连续模糊函数的逼近性质,证明了前向网络作为模糊函数泛逼近器的一致逼近性结果,并通过实例给出了逼近性的具体实现过程.     

Fuuzy集合上广义Fuzzy数值测度的哈恩分解

在Dan.butnriu构造的可知Fuzzy测度和张广先生建立的Fuzzy极限和Fuzzy距离理论基础,提出了一类Fuzzy集合上广义Fuzzy数值则度,广义了定义Fuzzy数值测度的正、负集,探讨了二者的关系和性质,进而得到了广义Fuzzy数值测度关于Fuzzy集合的哈恩分解存在的充要条件。     

正则模糊神经网络在Sugeno积分模意义下的泛逼近性

首先,给出了可加模糊测度空间上Sugeno积分模的定义。然后证明了正则模糊神经网络依Sugeno积分模对模糊值函数来讲具有泛逼近性。