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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Fuzzy Systems >Comments on 'A fuzzy neural network and its application to pattern recognition'
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Comments on 'A fuzzy neural network and its application to pattern recognition'

机译：评“模糊神经网络及其在模式识别中的应用”

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This note analyzes the unsupervised fuzzy neural network (FNNU) of the original paper by Kwan and Cai (ibid., vol.2, p.185-93, 1994) and finds the following: the FNNU is a clustering net, not a classifier net, and the number of clusters the network settles to may be less or more than the actual number of pattern classes (sometimes it could even be equal to the number of training data points); the huge number of connections in the FNNU can be drastically reduced without degrading its performance; and the algorithm does not have any learning capability for its parameters. Computational experience shows that usually the performance of a multilayer perceptron (MLP) is comparable to that of even a supervised version of FNN (trained by gradient descent algorithm) in terms of recognition scores, but an MLP has a much faster convergence than the supervised version of FNN.
机译：本注释分析了Kwan和Cai的原始论文的无监督模糊神经网络（FNNU）（同上，第2卷，第185-93页，1994年），发现以下内容：FNNU是一个聚类网络，而不是分类器。净，网络建立的集群数量可能少于或大于模式类的实际数量（有时甚至可能等于训练数据点的数量）； FNNU中的大量连接可以大量减少而不会降低其性能；该算法对其参数没有任何学习能力。计算经验表明，就识别分数而言，多层感知器（MLP）的性能通常甚至可以与FNN的受监督版本（受梯度下降算法训练）相媲美，但是MLP的收敛速度比受监督的版本快得多FNN。

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