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摘要:
模糊神经网络是神经网络与模糊逻辑系统的有机结合,具有强大的自学习和自整定功能.针对目前模糊逻辑与神经网络技术在融合中存在的问题,根据模糊逻辑与神经网络的本质和内在联系,提出了一种新型的结构优化的模糊神经网络,用模糊系统理论中的Stone-Weirstrass定理证明了该网络能以任意精度逼近任意一个定义在致密集上的实连续函数.仿真实验表明该网络模型算法是可行且有效的.
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文献信息
篇名 基于T-S逻辑的新型模糊神经网络模型
来源期刊 南京师范大学学报(工程技术版) 学科 工学
关键词 模糊逻辑 模糊神经网络 T-S逻辑
年,卷(期) 2006,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 51-55
页数 5页 分类号 TP183
字数 4022字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-1292.2006.03.012
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 朱庆保 南京师范大学数学与计算机科学学院 78 1563 17.0 38.0
2 姜长元 湖州师范学院理学院 15 182 7.0 13.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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2020(1)
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  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
模糊逻辑
模糊神经网络
T-S逻辑
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
南京师范大学学报(工程技术版)
季刊
1672-1292
32-1684/T
大16开
南京市宁海路122号
2001
chi
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1491
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