计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2004年
13期
49-51,110
,共4页
Neuro-Fuzzy%模糊推理%混合学习方法
Neuro-Fuzzy%模糊推理%混閤學習方法
Neuro-Fuzzy%모호추리%혼합학습방법
文章介绍一种基于神经网络的模糊推理和规则生成方法,该方法在构造网络时能辨识网络结构和参数,且需要很少的先验信息;文章提出一种混合学习方法,该学习方法分两阶段进行学习,第一阶段使用一种改进的竞争学习方法,建立模糊规则.第二阶段,通过梯度下降技术,来优化模糊规则的参数,以达到高性能的模型.学习后的网络,模糊推理系统的参数融于在网络的拓扑中.文章还给出实验数据.
文章介紹一種基于神經網絡的模糊推理和規則生成方法,該方法在構造網絡時能辨識網絡結構和參數,且需要很少的先驗信息;文章提齣一種混閤學習方法,該學習方法分兩階段進行學習,第一階段使用一種改進的競爭學習方法,建立模糊規則.第二階段,通過梯度下降技術,來優化模糊規則的參數,以達到高性能的模型.學習後的網絡,模糊推理繫統的參數融于在網絡的拓撲中.文章還給齣實驗數據.
문장개소일충기우신경망락적모호추리화규칙생성방법,해방법재구조망락시능변식망락결구화삼수,차수요흔소적선험신식;문장제출일충혼합학습방법,해학습방법분량계단진행학습,제일계단사용일충개진적경쟁학습방법,건립모호규칙.제이계단,통과제도하강기술,래우화모호규칙적삼수,이체도고성능적모형.학습후적망락,모호추리계통적삼수융우재망락적탁복중.문장환급출실험수거.
