一种新的基于加权模糊规则自适应神经-模糊推理

苏永利; 王熙照

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提出了一种基于加权模糊规则的新的推理机制,并将这组加权模糊规则及相应推理机制映射成了一个模糊神经网络,其中加权模糊规则中的(局部和整体)权重恰好对应于神经网络的连接权.通过新改进的BP算法训练此神经网络后,可学习得到加权模糊规则的权重近似优值.模拟实验说明,训练后得到权重,用本文提出的新的推理机制可以一定程度上提高推理精度.

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来源
《河北大学学报：自然科学版》 |2005年第2期|194-196|共4页
作者
苏永利; 王熙照;
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作者单位

河北大学数学与计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
加权模糊规则; 模糊神经网络; 模糊推理;

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