计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2010年
16期
60-62
,共3页
模糊神经网络%BP算法%参数优化
模糊神經網絡%BP算法%參數優化
모호신경망락%BP산법%삼수우화
分析了已有模糊神经网络模型结构与学习算法的特点,针对它们收敛速度慢、全局逼近能力差等不足,提出了一种新型的模糊神经网络模型,其在模糊化层实现了隶属函数的合成,且结构简单、推理层只有两个节点.实验结果表明该模型具有收敛速度快、全局逼近能力强的优点,具有一定的实用价值.
分析瞭已有模糊神經網絡模型結構與學習算法的特點,針對它們收斂速度慢、全跼逼近能力差等不足,提齣瞭一種新型的模糊神經網絡模型,其在模糊化層實現瞭隸屬函數的閤成,且結構簡單、推理層隻有兩箇節點.實驗結果錶明該模型具有收斂速度快、全跼逼近能力彊的優點,具有一定的實用價值.
분석료이유모호신경망락모형결구여학습산법적특점,침대타문수렴속도만、전국핍근능력차등불족,제출료일충신형적모호신경망락모형,기재모호화층실현료대속함수적합성,차결구간단、추리층지유량개절점.실험결과표명해모형구유수렴속도쾌、전국핍근능력강적우점,구유일정적실용개치.
