系统仿真学报
繫統倣真學報
계통방진학보
JOURNAL OF SYSTEM SIMULATION
2007年
23期
5581-5586
,共6页
谷建光%张为华%王中伟%解红雨
穀建光%張為華%王中偉%解紅雨
곡건광%장위화%왕중위%해홍우
划分聚类%一般模糊极小极大神经网络%机器学习%案例推理%固体火箭发动机总体设计
劃分聚類%一般模糊極小極大神經網絡%機器學習%案例推理%固體火箭髮動機總體設計
화분취류%일반모호겁소겁대신경망락%궤기학습%안례추리%고체화전발동궤총체설계
将基于划分的模糊聚类算法和一般模糊极小极大神经网络分类算法相结合,提出了一种新的机器学习方法,实现了基于类比的案例推理学习模型.具体实现思想是,首先利用基于确定性退火技术的划分聚类算法对已知案例进行聚类标识,由所得结果建立一般模糊极小极大神经网络分类模型,然后用该模型实现新目标问题的案例相似性检索,最后针对目标问题结果案例完成案例学习.通过实例表明,该算法具有较好性能,并在基于案例推理的固体火箭发动机总体设计中成功应用,得到了论域覆盖面大的设计结果集.
將基于劃分的模糊聚類算法和一般模糊極小極大神經網絡分類算法相結閤,提齣瞭一種新的機器學習方法,實現瞭基于類比的案例推理學習模型.具體實現思想是,首先利用基于確定性退火技術的劃分聚類算法對已知案例進行聚類標識,由所得結果建立一般模糊極小極大神經網絡分類模型,然後用該模型實現新目標問題的案例相似性檢索,最後針對目標問題結果案例完成案例學習.通過實例錶明,該算法具有較好性能,併在基于案例推理的固體火箭髮動機總體設計中成功應用,得到瞭論域覆蓋麵大的設計結果集.
장기우화분적모호취류산법화일반모호겁소겁대신경망락분류산법상결합,제출료일충신적궤기학습방법,실현료기우류비적안례추이학습모형.구체실현사상시,수선이용기우학정성퇴화기술적화분취류산법대이지안례진행취류표식,유소득결과건립일반모호겁소겁대신경망락분류모형,연후용해모형실현신목표문제적안례상사성검색,최후침대목표문제결과안례완성안례학습.통과실례표명,해산법구유교호성능,병재기우안례추리적고체화전발동궤총체설계중성공응용,득도료론역복개면대적설계결과집.
