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摘要:
设计一种新型混合模糊神经推理系统,该系统仅从期望输入输出数据集即可达到获取知识、确定模糊初始规则基的目的.再利用神经网络学习能力便不难修改规则库中的模糊规则以及隶属函数和网络权值等参数,这样大大减少了规则匹配过程,加快了推理速度,从而极大程度地提高了系统的自适应能力.用它对Mackey-Glass混沌时间序列进行预测试验,结果表明利用该网络模型无论离线还是在线学习均能对Mackey-Glass混沌时间序列进行准确的预测,证明了该系统的有效性.
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文献信息
篇名 混沌时间序列的模糊神经网络预测
来源期刊 物理学报 学科 物理学
关键词 神经网络模型 模糊逻辑 混合推理系统 混沌时间序列
年,卷(期) 2003,(4) 所属期刊栏目 总论
研究方向 页码范围 795-801
页数 7页 分类号 O4
字数 4001字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-3290.2003.04.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王耀南 湖南大学电气与信息工程学院 624 12897 53.0 86.0
2 刘祖润 湘潭工学院信息与电气工程系 33 340 9.0 18.0
3 谭文 湘潭工学院信息与电气工程系 16 832 8.0 16.0
7 周少武 湘潭工学院信息与电气工程系 25 235 9.0 15.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络模型
模糊逻辑
混合推理系统
混沌时间序列
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
物理学报
半月刊
1000-3290
11-1958/O4
大16开
北京603信箱
2-425
1933
chi
出版文献量(篇)
23474
总下载数(次)
35
总被引数(次)
174683
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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