基于自适应神经网络的模糊推理

刘道华; 原思聪; 曾召

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基于自适应神经网络的模糊推理

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传统专家系统的模糊知识规则库比较简单,系统在推理过程中几乎不能获得新知识,不能进行推理自学习,当系统遇到复杂并行综合模糊规则时,推理机制几乎无法实现。所以将复杂模糊规则进行正向推理处理就显得重要,并将处理后的规则前件作为神经网络的输入,结合径向基函数网络的优点建立新的模糊推理机,并通过推理迭代次数n的变化来改变学习率因子的方法进行网络推理自学习。

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来源
《微电子学与计算机》 |2005年第7期|116-119|共4页
作者
刘道华; 原思聪; 曾召;
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作者单位

西安建筑科技大学机电学院;

河南理工大学经济管理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类第五代计算机;
关键词
专家系统; 模糊处理; 径向基函数网络; 推理算法; 变学习率因子;

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