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一种基于弱T-范数和弱S-范数的神经元，可以实现与、或和混合-并模糊逻辑运算，并且拥有较强的鲁棒性。将它所组成的神经网络运用到模糊推理系统中，不仅可以简化网络，实现模糊推理最基本的一致性要求，还可以控制在模糊推理过程中当规则发生摄动时对推理结果的影响程度。
一种鲁棒性较强的神经元在模糊规则发生摄动时的有效控制
【摘 要】
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一种基于弱T-范数和弱S-范数的神经元，可以实现与、或和混合-并模糊逻辑运算，并且拥有较强的鲁棒性。将它所组成的神经网络运用到模糊推理系统中，不仅可以简化网络，实现模糊推理
【机 构】
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长沙理工大学计算机与通信工程学院
【出 处】
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计算机工程与科学
【发表日期】
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2010年3期
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