Resumen de Memoria asociativa bidireccional "fuzzy" para reconocimiento de patrones.
Francisco Javier López Aligué, María Isabel Acevedo Sotoca, Miguel Ángel Jaramillo Morán
- español
El uso de las memorias asociativas bidireccionales presenta problemas de duración excesiva de los lazos de reconocimiento cuando se trata de prototipos numerosos y muy complejos. Por regla general, los intentos habidos hasta el presente se han dirigido a la modificación de la matriz de correlación. En el presente trabajo, presentamos un método basado en las estrategias de reconocimiento fuzzy. Como resultado pueden efectuarse clasificaciones totalmente correctas aun cuando los prototipos no hayan generado míminos locales de energía. Para garantizar la convergencia del proceso e incrementar las posibilidades del sistema, se presenta una nueva formulación de la función de pertenencia.
- English
Bidirectional Associative Memories (BAM) fall on too long and unpredictable loops when the number and complexity of the prototypes reaches a certain level and the local minimum of energy is not guaranteed for every input. Up to now, all the solutions reported are based on the change of the Correlation Matrix defined by the BAM. In this paper, we describe a method to improve the general performance of the BAM without effecting such matrix but making use of some fuzzy classification strategies. This way, the convergence of the process is assured even in the absence of local minimum energy points. In addition, we present a new formulation for the fuzzy membership function itself, which takes into account the similarities among the prototypes, which yields a deeply.
