多输入模糊神经网络及其应用

• 作者: 孙燕楠 韩敏
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊神经网络 规则膨胀 投标报价系统
• 年，卷（期）: 2003,（10）
• 所属期刊栏目: 控制理论与实践
• 页码范围: 1249-1252,1291
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 3511字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2003.10.022

摘要

为了提高神经网络的训练速度和泛化能力,同时解决一般模糊神经网络由于输入增多而导致模糊规则膨胀的问题,提出了多输入模糊神经网络的结构和算法.此算法用取大取小运算部分代替网络的积和运算,同时提出一种获取重要规则的方法.最后将多输入模糊神经网络应用于建筑投标报价系统.仿真结果表明,本网络具有较快的训练速度和较高的泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩敏	大连理工大学电子与信息工程学院自动化系	200	2311	23.0	33.0
2	孙燕楠	大连理工大学电子与信息工程学院自动化系	10	259	9.0	10.0