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近几年来，模糊神经网络（ＦＮＮ）的研究引起了广泛的注意。本文对ＦＮＮ上的反向传播学习方法加以讨论。使用输入均值和输出权重参量来进行模糊化和反模糊化处理，学习的目的是调整这两个参量到合适的值。
FNN上的反向传播学习算法
【摘 要】
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近几年来，模糊神经网络（ＦＮＮ）的研究引起了广泛的注意。本文对ＦＮＮ上的反向传播学习方法加以讨论。使用输入均值和输出权重参量来进行模糊化和反模糊化处理，学习的目的是调整这两个参量到
【机 构】
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北京工业大学计算机系,齐齐哈尔轻工学院计算机系
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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1998年4期
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