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提出了一个基于模糊集理论的新的神经网络结构及其学习算法.这种神经网络是对标准的BP网络修改后构成的(记作FIBP).并通过几个实例仿真验证其有效性.实验结果表明,当用FIBP网络解决动态的、高度非线性的函数逼近时,其学习速度比BP网络快,精度高而且泛化能力高.
一种新的神经网络结构及其学习算法
【摘 要】
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提出了一个基于模糊集理论的新的神经网络结构及其学习算法.这种神经网络是对标准的BP网络修改后构成的(记作FIBP).并通过几个实例仿真验证其有效性.实验结果表明,当用FIBP网
【机 构】
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同济大学计算机科学与工程系
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2004年9期
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