【摘 要】
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研究基于正态隶属函数的模糊神经网络的学习算法.将模糊神经网络对一组样本的逼近误差表示为两组相互独立，可分批学习的可调参数的非负函数之和.其中一组可调参数可通过令相应
【机 构】
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西安交通大学自动控制系西安,西安交通大学系统工程所西安
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研究基于正态隶属函数的模糊神经网络的学习算法.将模糊神经网络对一组样本的逼近误差表示为两组相互独立，可分批学习的可调参数的非负函数之和.其中一组可调参数可通过令相应的非负函数为零直接求得，而与另一组可调参数相对应的非负函数就是用于这组参数学习的性能指标.经对性能指标性质的分析给出了一种模糊神经网络的学习算法——二阶段变半径随机搜索法.实例表明，这种方法简便易行，可使模糊神经网络达到较高的逼近精度.
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