基于多准则的多层模糊神经网络学习算法

被引：4

作者：

舒桂清 ^{[1
]}

李力 ^{[1
]}

肖平 ^{[2
]}

机构：

[1] 广东科学技术职业学院电子工程系

[2] 康佳研究院

来源：

基金：

广东省科技计划;

关键词：

神经网络; 误差平方和; 模糊熵;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

模糊算子函数丢失信息量过大,并且在某些点不存在导数,由此导致在采用传统的误差平方和准则优化网络参数时,有些参数无法得到调整,而且网络容易陷入局部极小,甚至发散.本文提出了一种基于模糊熵准则和误差平方和准则的多准则多层模糊神经网络学习算法,在一定程度上克服了单准则学习算法的局限性.

引用

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