计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2004年
22期
3-5
,共3页
模糊神经网络%BP算法%网络业务%特征提取与分类
模糊神經網絡%BP算法%網絡業務%特徵提取與分類
모호신경망락%BP산법%망락업무%특정제취여분류
该文利用神经网络的自学习能力和模糊逻辑的动态性和及时性等特点,将模糊逻辑和神经网络有机地结合起来,构造出了四层模糊神经网络,并用训练神经网络的相应学习算法训练网络,将该模型用于网络业务源特征提取与分类的研究中,并与单纯的神经网络算法相比较.计算机仿真结果表明,模糊神经网络方法比神经网络算法更优越,该文的研究结果为解决网络业务源特征提取与分类奠定了基础.
該文利用神經網絡的自學習能力和模糊邏輯的動態性和及時性等特點,將模糊邏輯和神經網絡有機地結閤起來,構造齣瞭四層模糊神經網絡,併用訓練神經網絡的相應學習算法訓練網絡,將該模型用于網絡業務源特徵提取與分類的研究中,併與單純的神經網絡算法相比較.計算機倣真結果錶明,模糊神經網絡方法比神經網絡算法更優越,該文的研究結果為解決網絡業務源特徵提取與分類奠定瞭基礎.
해문이용신경망락적자학습능력화모호라집적동태성화급시성등특점,장모호라집화신경망락유궤지결합기래,구조출료사층모호신경망락,병용훈련신경망락적상응학습산법훈련망락,장해모형용우망락업무원특정제취여분류적연구중,병여단순적신경망락산법상비교.계산궤방진결과표명,모호신경망락방법비신경망락산법경우월,해문적연구결과위해결망락업무원특정제취여분류전정료기출.
