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模糊MLP网络的待定参数规模比确定性MLP网络的多几倍，急需找到高效的训练算法。本文尝试用DEKF训练模糊神经网络，这是DEKF算法新的应用。仿真表明，DEKF算法比经典BP算法的收敛速度更快，训练所得网络的精度更高。
应用DEKF算法训练模糊化神经网络
【摘 要】
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模糊MLP网络的待定参数规模比确定性MLP网络的多几倍，急需找到高效的训练算法。本文尝试用DEKF训练模糊神经网络，这是DEKF算法新的应用。仿真表明，DEKF算法比经典BP算法的收敛速
【机 构】
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国防科技大学ATR国家重点实验室
【出 处】
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模糊系统与数学
【发表日期】
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2004年4期
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