EFNN一种增强型模糊神经网络

• 作者: 张华 张家余 朱奕 陈保国
• 来源期刊: 哈尔滨工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊神经网络 特征网络 功能网络 增强型模糊神经网络
• 年，卷（期）: 2001,（1）
• 页码范围: 89-92
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 2447字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0367-6234.2001.01.023

摘要

提出了一种较为广义的增强型模糊神经网络，以达到更高的非线性系统逼近能力. 该网络模糊规则的结论以函数形式给出，从而决定了网络的结构由两个子网络组成，即特征网络和功能网络. 网络采用梯度算法来修正网络的参数. 仿真表明: 该网络具有较强的非线性逼近能力和较快的学习速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张华	哈尔滨工业大学控制工程系	110	1355	20.0	33.0
2	陈保国	哈尔滨工业大学控制工程系	4	6	2.0	2.0
3	朱奕	哈尔滨工业大学控制工程系	18	135	7.0	11.0
4	张家余	哈尔滨工业大学控制工程系	2	58	2.0	2.0