【摘 要】
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典型的模糊神经网络在处理复杂的多优化问题时存在收敛速度慢、易陷入局部极值等缺点。粒子群算法是一种全局优化的群体迭代算法,能有效克服传统模糊神经网络算法的不足。该
【机 构】
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青岛科技大学自动化与电子工程学院,新疆维吾尔自治区科技项目服务中心
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典型的模糊神经网络在处理复杂的多优化问题时存在收敛速度慢、易陷入局部极值等缺点。粒子群算法是一种全局优化的群体迭代算法,能有效克服传统模糊神经网络算法的不足。该文对粒子群算法的惯性权重及学习因子进行了改进,用其优化模糊神经网络模型参数,并将该模型应用到水质评价中以测试算法性能。通过与传统模糊神经网络的仿真结果比较,该模型精度更高,在水质评价过程中的应用效果更好。
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