一种新型的动态模糊神经网络算法-中国学术期刊网络出版总库

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一种新型的动态模糊神经网络算法

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【英文篇名】	Novel Dynamic Fuzzy Neural Networks Algorithm
【下载频次】	★★★★★
【作者】	张德丰; 卢清华; 周燕;
【英文作者】	ZHANG De-feng; LU Qing-hua; ZHOU Yan(Department of Computer Science; Foshan University; Foshan 528000; China);
【作者单位】	佛山科学技术学院计算机系;
【文献出处】	控制工程 , Control Engineering of China, 编辑部邮箱 2009年 04期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	动态模糊神经网络; 模糊逻辑; 神经网络; 系统预测;
【英文关键词】	D-FNN; fuzzy logic; neural network; system prediction;
【摘要】	为了解决模糊系统中的知识抽取问题和避免初值选择的任意性,提出一种新型的动态模糊神经网络算法。运用规则产生准则时,考虑输出误差和可容纳边界的有效半径这2个重要因素;通过分级学习法,大大提高学习的有效性,加之参数的调整只限于线性参数,没有迭代学习,因而学习速度很快,这使算法应用于实时学习成为可能;非线性参数是由训练样本和启发式方法直接决定的。利用D-FNN来进行Mackey-Glass混沌时间序列预测实验。仿真结果表明D-FNN算法的有效性和实用性。
【英文摘要】	In order to solve the knowledge extraction problem in fuzzy system and avoid the starting value choice haphazardness. A dynamic fuzzy neural network(D-FNN),algorithm is proposed. When the criterion of rule generation is used,the output error and the effective radius of the may-hold boundary are considered,as two important factors. By using the graduation study strategy's application,the study validity is greatly enhanced. In addition the parameter adjustment is only restricted in the linear parameter,withou...
【基金】	广东省自然科学基金资助项目(8452800001000023)
【更新日期】	2009-09-10
【分类号】	TP183
【正文快照】	1引言模糊神经网络致力于获得两种系统的优点而克服各自的缺点。到今天,模糊神经网络已不仅应用在消费电子、工业控制,还包括系统辨识、图像处理、模式识别、信号处理、数据挖掘、财务工程等领域。尤其是动态模糊神经网络采用在线学习方法,且学习速度快,更适合于实时控制应用,?

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