改进的模糊Min-Max神经网络与模糊系统建模

来源 :江南大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：cassyqc

【摘要】

：

应用改进的广义模糊Min-Max神经网络进行样本分类,并以此分类结果确定模糊系统所需的模糊规则数,再运用TSK模糊系统实现函数建模.该方法的优势在于,改进的广义模糊Min-Max神

【作者】

：

邓赵红陆介平王士同

【机构】

：

江南大学信息工程学院,东南大学

【出处】

：

江南大学学报

【发表日期】

：

2003年3期

【关键词】

：

模糊Min-Max神经网络模糊系统聚类方法函数建模

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应用改进的广义模糊Min-Max神经网络进行样本分类,并以此分类结果确定模糊系统所需的模糊规则数,再运用TSK模糊系统实现函数建模.该方法的优势在于,改进的广义模糊Min-Max神经网络具有较好的自适应分类能力,可用来初步确定模糊规则数和规则空间的划分,有效避免了模糊建模时常见的规则数选取之随意性.实验结果证明,该方法实用有效.

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