原文服务方: 微电子学与计算机       
摘要:
传统专家系统的模糊知识规则库比较简单,系统在推理过程中几乎不能获得新知识,不能进行推理自学习,当系统遇到复杂并行综合模糊规则时,推理机制几乎无法实现.所以将复杂模糊规则进行正向推理处理就显得重要,并将处理后的规则前件作为神经网络的输入,结合径向基函数网络的优点建立新的模糊推理机,并通过推理迭代次数n的变化来改变学习率因子的方法进行网络推理自学习.
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文献信息
篇名 基于自适应神经网络的模糊推理
来源期刊 微电子学与计算机 学科
关键词 专家系统 模糊处理 径向基函数网络 推理算法 变学习率因子
年,卷(期) 2005,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 116-119
页数 4页 分类号 TP387
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-7180.2005.07.031
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 原思聪 西安建筑科技大学机电学院 156 1259 17.0 27.0
2 刘道华 西安建筑科技大学机电学院 31 340 9.0 17.0
3 曾召霞 河南理工大学经济管理学院 3 11 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
专家系统
模糊处理
径向基函数网络
推理算法
变学习率因子
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
微电子学与计算机
月刊
1000-7180
61-1123/TN
大16开
1972-01-01
chi
出版文献量(篇)
9826
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