基于主成分的模糊神经网络

被引：19

作者：

徐自祥 ^{[1
]}

周德云 ^{[1
]}

罗奕然 ^{[2
]}

机构：

[1] 西北工业大学电子信息学院

[2] 西北工业大学管理学院

来源：

计算机工程与应用 | 2006年 / 05期

关键词：

主成分分析; 模糊控制; 神经网络;

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：

结合神经网络(NN)、模糊控制(FC)和主成分分析(PCA)各自的优点,提出基于主成分分析的模糊神经网络(FNN)模型。当输入因子较多且自变量之间相关性较大时,引入主成分分析对多指标的原始变量进行事先分析,以原始变量的主成分作为网络输入。减少了输入维数,同时消除各变量间的相关性,从而提高了网络的收敛速度、稳定性,以及简化了网络结构。进一步发挥了FNN自适应、自学习的功能。

引用

收藏

页码：34 / 36

页数：3

相关论文

共 6 条

[1] 主成分神经网络模型在大坝观测资料分析中的应用 [J].

李雪红 ;

徐洪钟 ;

顾冲时 ;

周晓贤 .

大坝观测与土工测试, 2001, (05) :14-16

[2] 神经网络用于产品品质鉴定的新方法 [J].

罗中良 ;

施仁 .

兰州大学学报, 2001, (04) :55-59

[3] 基于自组织模糊神经网络电力系统稳定器的设计 [J].

叶其革 ;

王晨皓 ;

吴捷 .

控制理论与应用, 1999, (05) :688-692

[4] 主成分分析法用于化工过程人工神经网络建模 [J].

吴新生 ;

谢益民 ;

刘焕彬 .

计算机与应用化学, 1999, (03) :61-63+72

[5] 基于主成分分析的特征简化 [J].

曾黄麟 ;

虞厥邦 ;

曾谦 .

四川轻化工学院学报, 1999, (01) :3-6

[6] 具有模糊联想神经网络的自组织模糊控制器 [J].

蔡自兴，王晶 .

中南工业大学学报, 1995, (06) :793-796