基于标准可加性模型的模糊神经网络

• 作者: 刘晓东 张强 王妮妮
• 来源期刊: 大连海事大学学报
• 学科: 数学
• 关键词: 标准可加性模型 可加性系统 模糊神经网络
• 年，卷（期）: 2002,（3）
• 页码范围: 73-76
• 页数: 4页
• 分类号: O159
• 字数: 2409字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7736.2002.03.020

摘要

在对可加性模糊系统的最重要的组成部分标准可加性模型(SAM)进行研究的基础上,把SAM系统与神经网络相结合,并推导出适合此网络结构的简化的隶属函数参数的学习算法,从仿真结果可知该方法简单、学习次数少、逼近精度高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘晓东	大连海事大学数理系	30	189	8.0	13.0
2	张强	大连海事大学数理系	18	71	5.0	7.0
3	王妮妮	大连海事大学数理系	5	25	2.0	5.0