一种基于模糊推理的神经网络学习算法

• 作者: 任庆生 周颢 戚飞虎
• 来源期刊: 上海交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 误差反向传播算法 模糊推理
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 自动化技术、计算机技术
• 页码范围: 96-98,102
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2907字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1006-2467.2004.01.023

摘要

提出了一种新的神经网络学习算法.相对于其他学习算法,该算法侧重于网络参数的调整,通过对样本集的模糊推理、调整和分类学习来实现自适应的神经网络学习.结果表明,该算法能大大提高神经网络的学习速度和学习效率,并能从样本集中得到反常样本和小概率事件样本,对小概率事件样本有很好的学习能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戚飞虎	上海交通大学计算机科学与工程系	139	3029	29.0	47.0
2	任庆生	上海交通大学计算机科学与工程系	24	486	12.0	22.0
3	周颢	上海交通大学计算机科学与工程系	4	60	4.0	4.0