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基于T-S模型的扩展型模糊神经网络及应用

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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2007-10-15

Journal:系统工程学报

Included Journals:PKU、ISTIC、CSCD

Volume:22

Issue:5

Page Number:532-538

ISSN No.:1000-5781

Key Words:模糊神经网络;投标报价;泛化能力;正则项系数;样本分类

Abstract:针对基于T-S模型的模糊神经网络的局部逼近缺陷,提出了一种基于T-S模型的扩展型模糊神经网络,从训练样本特性和网络结构两个方面来提高网络模型的泛化能力.利用先验知识和模糊推理的方法对样本集进行分析和分类处理,使样本集更加规范;并采用模糊规则推理动态调整正则项系数的方法来减小网络结构.仿真结果表明,所提出的网络具有更快的收敛速度和良好的泛化能力.

Pre One:基于特征-版本的时空数据模型在湿地管理中的应用研究

Next One:一种改进的RAN网络结构优化算法