一种改进的模糊神经网络学习算法

• 作者: 左孝凌 阿孜古丽·牙会甫
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊神经网络 模糊推理
• 年，卷（期）: 2000,（8）
• 页码范围: 21-31
• 页数: 11页
• 分类号: TP31
• 字数: 5736字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2000.08.004

摘要

本文引入模糊控制机制,对文献[1]的具有正态模糊网络参数的前馈式模糊神经网络学习算法进行改进,提出了一种效率更好的F-BP学习算法.在此算法中,采用近似模糊推理技术来确定网络的学习率、动量因子、加速系数三个学习参数,使得这些学习参数在网络的学习过程中,根据学习时间的长短、误差大小及误差变化情况,进行动态调整,从而提高学习效率.最后,通过实例考查了F-BP学习算法的性能,并讨论了学习参数的调整对学习效率的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	左孝凌	上海交通大学计算机科学与工程系	4	9	2.0	3.0
2	阿孜古丽·牙会甫	新疆工学院计算机系	1	4	1.0	1.0