一种基于神经网络的模糊推理和规则生成方法

被引：9

作者：

周咏梅

阳爱民

沈智慧

不详

机构：

[1] 株洲工学院计算机系

[2] 株洲工学院计算机系湖南株洲

[3] 湖南株洲

[4] 复旦大学计算机技术与信息系

[5] 上海

来源：

计算机工程与应用 | 2004年 / 13期

关键词：

Neuro-Fuzzy; 模糊推理; 混合学习方法;

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：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

文章介绍一种基于神经网络的模糊推理和规则生成方法,该方法在构造网络时能辨识网络结构和参数,且需要很少的先验信息;文章提出一种混合学习方法,该学习方法分两阶段进行学习,第一阶段使用一种改进的竞争学习方法,建立模糊规则。第二阶段,通过梯度下降技术,来优化模糊规则的参数,以达到高性能的模型。学习后的网络,模糊推理系统的参数融于在网络的拓扑中。文章还给出实验数据。

引用

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