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进化模糊神经网络在时序预测的应用

EFuNNs for On-Line Time Series Prediction System

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【作者】 林雄； 张福金； 黄槐仁； 刘煜；

【Author】 LIN Xiong ZHANG Fujin HUANG Huairen LIU Yu Dept. of Physics, Qiongzhou University, Wuzhishan 572200, China; Dept. of Chemistry, Xiangtan University, Xiangtan, 411105, China

【机构】 琼州大学物理系； 湘潭大学化学学院；

【摘要】 阐述一种建立在在线自适应智能系统—进化联结系统(evolving connectionist systems, ECOS)。进化模糊神经网络(evolving fuzzy neural networks,EFuNNs)是根据ECOS原理进化的模糊神经网络结构。本文给出EFuNNs的体系结构,探讨了EFuNNs的学习算法,研究它在时序预测中的应用。

【Abstract】 This paper introduces a framework to building on-line, adaptive intelligent systems. The framework is called evolving connectionist systems (ECOS). EFuNNs are architecture that evolve according to the ECOS principles. A architecture for EFuNNs was present and EFuNN leaning algorithms was discussed in this paper. The last, an on-line time series prediction was investigated.

【关键词】 进化联结系统； 进化模糊神经网络； 学习算法； 应用；
【Key words】 ECOS； EFuNNs； the EFuNN learning algorithms； application；
【基金】 海南省自然科学基金资助项目,批准号:80473．
  • 【会议录名称】 计算机技术与应用进展——全国第17届计算机科学与技术应用（CACIS）学术会议论文集（上册）
  • 【会议名称】全国第17届计算机科学与技术应用（CACIS）学术会议
  • 【会议时间】2006-07
  • 【会议地点】中国山西太原
  • 【分类号】TP183
  • 【主办单位】中国仪器仪表学会（CIS）、中国仪器仪表学会微型计算机应用学会（CACIS）、中国系统仿真学会复杂系统建模与仿真计算专业委员会筹备处（CSSC）
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