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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

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【作者】 柳炳祥李海林李慧颖

【Author】 LIU BINGXIANG LI HAILIN LI HUIYING(School of Information Engineering, JDZ Ceramic Institute, JingDeZhen, 333001)

【机构】 景德镇陶瓷学院信息工程学院景德镇陶瓷学院信息工程学院

【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.

【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
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