General Fuzzy Min—Max神经网络的改进与应用

来源 :武汉理工大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：csfyl

【摘要】

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针对General Fuzzy Min—Max(GFMM)神经网络不能自适应学习新类的缺陷，提出了一种基于该网络的无师训练改进算法。它一方面继承原GFMM网可以处理模糊输入量的优点．重构了网络中

【作者】

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彭鹏菲杨露菁张青贵

【机构】

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海车工程大学电子工程学院

【出处】

：

武汉理工大学学报

【发表日期】

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2004年10期

【关键词】

：

一般模糊极小极大网无师训练模糊隶属度函数自动目标识别 general fuzzy min-max networkunsupervised training

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针对General Fuzzy Min—Max(GFMM)神经网络不能自适应学习新类的缺陷，提出了一种基于该网络的无师训练改进算法。它一方面继承原GFMM网可以处理模糊输入量的优点．重构了网络中的模糊隶属度函数：另一方面结合ART2神经网络无师学习的特点．引入了网络警戒门限和运行状态切换控制。改进后的GFMM神经网络完全具备了自适应调整和无师学习的能力．并展现出了良好的并行处理性能。自动目标识别中的应用结果表明：该网络具有广泛的实用性

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