【摘 要】
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针对神经网络与模糊逻辑协同系统NFCS(Neuron-Fuzzy Cooperation System)的学习算法存在收敛速度慢和易陷入局部极小点等问题,提出将粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)与NFCS结合的新型系统PSO-NFCS。在PSO-NFCS中,PSO代替原先的学习算法,由其进化预置网络的连接权值、阈值和补偿参数,以实现网络的学习和精确推理。
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针对神经网络与模糊逻辑协同系统NFCS(Neuron-Fuzzy Cooperation System)的学习算法存在收敛速度慢和易陷入局部极小点等问题,提出将粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)与NFCS结合的新型系统PSO-NFCS。在PSO-NFCS中,PSO代替原先的学习算法,由其进化预置网络的连接权值、阈值和补偿参数,以实现网络的学习和精确推理。将其应用于某石油化工装置的故障诊断,结果表明PSO-NFCS是有效的,其全局收敛能力、收敛速度和泛化精度
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