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两类新型神经网络及其在安全评价中的应用
被引:5
作者
:
郭宇航
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机构:
北京理工大学宇航科学技术学院
郭宇航
王保国
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机构:
北京理工大学宇航科学技术学院
王保国
机构
:
[1]
北京理工大学宇航科学技术学院
来源
:
中国安全科学学报
|
2008年
/ 07期
关键词
:
小波神经网络(WNN);
模糊神经网络(FNN);
安全评价;
人机与环境;
安全工程;
D O I
:
10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2008.07.027
中图分类号
:
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
:
摘要
:
详细讨论小波神经网络(WNN)和模糊神经网络(FNN)的构造以及训练学习过程,并针对安全评价问题分别完成算例。典型算例表明:小波神经网络具有很好的逼近与映射能力,并且有很强的泛化能力;模糊神经网络将模糊数学与人工神经网络相互融合起来,有效提升了系统的智能功能。两类新型神经网络使得人-机-环境系统工程中的许多安全评价问题有了更广泛的量化工具,并具有安全评价的量化较准确的特点。
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