多输入模糊神经网络结构优化的快速算法

• 作者: 吴艳辉 陈雄
• 来源期刊: 复旦学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊系统 神经网络 模糊神经网络 竞争算法 结构学习 参数学习
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 页码范围: 56-60,64
• 页数: 6页
• 分类号: TP229
• 字数: 3630字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0427-7104.2005.01.012

摘要

采用规则前件提取,以获得较少的高效规则,对模糊神经网络(Fuzzy Neural Network)进行结构优化,解决了在多输入模糊系统中因规则数多导致的结构庞大问题,使之适用于多输入模糊系统.结构学习中采用竞争算法优化隶属函数,保证规则前件提取的高效;参数学习中采用梯度下降法调整网络参数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈雄	复旦大学电子工程系	28	642	14.0	25.0
2	吴艳辉	复旦大学电子工程系	1	30	1.0	1.0