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基于模糊模式识别的超圆神经网络模型
Research of the Algorithm of Artificial Neural Network based on Fuzzy Pattern Recognition
【摘要】 模糊模式识别是模糊集理论研究中的重要方向,神经网络是数据挖掘中的一种常用方法。超圆神经网络的学习时间和网络模型理解性都优于BP神经网络,它能以较少的数据量蕴涵同样的信息量。文章依据超圆神经网络模型思想,提出了一种新的基于模糊模式识别的神经网络模型算法,该算法继承了超圆神经网络的优点,能有效地对样本进行学习。
【Abstract】 Fuzzy Pattern Recognition is an important research field on the fuzzy theory, Artificial neural network (ANN) is a common method of data mining. The learning period and network model understand of the super circle covering ANN are better than BP neu-ral network. According to its thought, the new Artificial Neural Network based on fuzzy pattern recognition will be introduced. Com-paring with the super circle covering ANN, this algorithm has the same excellent aspect, in practice it is useful to learn the samples.
【关键词】 模糊集合论;
数据挖掘;
模糊模式识别;
超圆神经网络;
【Key words】 fuzzy sets; data mining; fuzzy pattern recognition; super circle covering artificial neural network;
【Key words】 fuzzy sets; data mining; fuzzy pattern recognition; super circle covering artificial neural network;
【基金】 江西省教育厅科研项目资助(编号:04JJ23)
- 【文献出处】 微计算机信息 ,Control & Automation , 编辑部邮箱 ,2007年13期
- 【分类号】TP183
- 【被引频次】4
- 【下载频次】169