中国科学E辑
中國科學E輯
중국과학E집
SCIENCE IN CHINA (SERIES E)
2002年
4期
541-552
,共12页
模糊神经网络 选择型FNN 推理型FNN FNN滤波器
模糊神經網絡 選擇型FNN 推理型FNN FNN濾波器
모호신경망락 선택형FNN 추리형FNN FNN려파기
通过分别引入输入与输出空间的合理剖分,定义了一种新的模糊神经网络(FNN),即选择型FNN,该系统是一种多层前向网络,在最大模意义下构成一类函数泛逼近器.基于一组具有实际意义的模糊推理规则,得出了一个简单实用的推理型FNN.利用选择型FNN与推理型FNN的有机结合,得到FNN滤波器,它不仅结构简单,易于设计参数学习算法,而且能同时有效去除图像信号中的脉冲噪声和保持图像结构.实验结果表明,与其他滤波器(如:中值滤波,自适应加权模糊平均(AWFM)滤波等)相比,FNN滤波器在去除各种噪声,保持图像未污染部分结构等方面性能卓越.
通過分彆引入輸入與輸齣空間的閤理剖分,定義瞭一種新的模糊神經網絡(FNN),即選擇型FNN,該繫統是一種多層前嚮網絡,在最大模意義下構成一類函數汎逼近器.基于一組具有實際意義的模糊推理規則,得齣瞭一箇簡單實用的推理型FNN.利用選擇型FNN與推理型FNN的有機結閤,得到FNN濾波器,它不僅結構簡單,易于設計參數學習算法,而且能同時有效去除圖像信號中的脈遲譟聲和保持圖像結構.實驗結果錶明,與其他濾波器(如:中值濾波,自適應加權模糊平均(AWFM)濾波等)相比,FNN濾波器在去除各種譟聲,保持圖像未汙染部分結構等方麵性能卓越.
통과분별인입수입여수출공간적합리부분,정의료일충신적모호신경망락(FNN),즉선택형FNN,해계통시일충다층전향망락,재최대모의의하구성일류함수범핍근기.기우일조구유실제의의적모호추리규칙,득출료일개간단실용적추리형FNN.이용선택형FNN여추리형FNN적유궤결합,득도FNN려파기,타불부결구간단,역우설계삼수학습산법,이차능동시유효거제도상신호중적맥충조성화보지도상결구.실험결과표명,여기타려파기(여:중치려파,자괄응가권모호평균(AWFM)려파등)상비,FNN려파기재거제각충조성,보지도상미오염부분결구등방면성능탁월.
