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利用高阶模糊推理系统进行曲线拟合．首先构建高阶模糊推理系统模型，然后基于梯度下降的学习算法对高阶模糊推理系统模型的权值进行改进，最后进行曲线拟合，并与基于最小二乘的曲线拟合结果进行比较．结果表明，高阶模糊推理系统比基于最小二乘的曲线拟合具有更强的非线性处理能力，更适用于曲线拟合．
基于高阶模糊推理系统的曲线拟合研究
【摘 要】
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利用高阶模糊推理系统进行曲线拟合．首先构建高阶模糊推理系统模型，然后基于梯度下降的学习算法对高阶模糊推理系统模型的权值进行改进，最后进行曲线拟合，并与基于最小二乘的曲线
【机 构】
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大连工业大学信息科学与工程学院,南阳师范学院数学与统计学院,广西民族大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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南阳师范学院学报
【发表日期】
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2011年12期
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