【摘 要】
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该文首先对于当前应用最为广泛的模糊神经网络结构给出了一种基于竞争算法的网络初始化算法.该算法具有同时初始化网络结构和权值的特征.实现简单,收敛速度快.同时给出了网络
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该文首先对于当前应用最为广泛的模糊神经网络结构给出了一种基于竞争算法的网络初始化算法.该算法具有同时初始化网络结构和权值的特征.实现简单,收敛速度快.同时给出了网络权值的在线学习方法.对于另一种标准模糊神经网络结构,该文给出了基于遗传算法的网络初始化算法.最后,为了研究上述初始化算法的有效性及积累实际应用的经验,该文把模糊神经网络(FNN)用于字母与字母之间有一定间隙的脱机非受限英文手写体识别分类器,FNN克服了一般神经网络不适于表达基于规则的知识的弱点,能充分利用已有的训练数据总结出与人的思维相近的规则.该文把上面提出的两种模糊神经网络初始化算法结合起来应用于分类器网络结构和权值初始化.经过初始化算法确定的网络结构,能够有效消除网络冗余,加快网络的训练速度.在对脱机非受限英文手写体识别分类器的研究中,取得了较高的识别率.
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