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分析了已有模糊神经网络模型结构与学习算法的特点,针对它们收敛速度慢、全局逼近能力差等不足,提出了一种新型的模糊神经网络模型,其在模糊化层实现了隶属函数的合成,且结构简单、推理层只有两个节点。实验结果表明该模型具有收敛速度快、全局逼近能力强的优点,具有一定的实用价值。
新型模糊神经网络模型
【摘 要】
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分析了已有模糊神经网络模型结构与学习算法的特点,针对它们收敛速度慢、全局逼近能力差等不足,提出了一种新型的模糊神经网络模型,其在模糊化层实现了隶属函数的合成,且结构
【机 构】
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天津科技大学计算机科学与信息工程学院,天津大学系统工程研究所
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2010年16期
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