基于模糊算法的判决神经网络

张军; 戚飞虎

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基于模糊算法的判决神经网络

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在判决神经网络（ＤＢＮＮ）的基础上提出了一种基于模糊算法的模糊判决神经网络（ＦＤＢＮＮ）．在网络训练中引入置信度和容噪度的概念，提高了网络分类的稳定性，同时克服了（ＤＢＮＮ）在训练样本混有噪声时学习困难和泛化能力不高的缺点．因ＦＤＢＮＮ在学习时的不均匀性，大大加快了网络训练的时间，提高了训练的效率．实验结果表明，ＦＤＢＮＮ的性能高于ＢＰ网，而且也比ＤＢＮＮ在稳定性和识别率上有了显著的提高．

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来源
《上海交通大学学报》 |1998年第8期|31-35|共5页
作者
张军; 戚飞虎;
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作者单位

上海交通大学计算机科学与工程系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
判决神经网络; 置信度; 容噪度; 模式识别; 模糊算法;

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