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摘要:
在人们常用到的模糊神经学习算法中很少讨论如何设置并调整初始的权值参数,这样就会影响模糊神经学习算法的准确度。使得目标函数值很大。虽然在改进的模糊神经学习算法中使用模糊C均值聚类方法来确定模糊规则的初始参数。但是这种方法必须已知模式集的数目,这就限制了模糊神经网络的应用范围。因此,将模糊超球神经网络的思想与模糊神经网络有机的结合起来,通过不断调整超球的中心和半径以及超球的数目,优化模式集的边界,来确定权值参数,利用这种方法确定初始参数可以减小误差,提高算法的准确度,使目标函数值减小。
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文献信息
篇名 基于模糊超球的模糊神经网络初始参数设定
来源期刊 电脑知识与技术:学术交流 学科 工学
关键词 模糊超球 超球扩张 目标函数
年,卷(期) 2006,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 100-102
页数 3页 分类号 TP393
字数 语种
DOI
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 宗永升 8 19 3.0 4.0
2 邓佳 13 6 2.0 2.0
3 鲁浩胜 12 16 1.0 4.0
传播情况
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引文网络
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2006(0)
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研究主题发展历程
节点文献
模糊超球
超球扩张
目标函数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
出版文献量(篇)
41621
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23
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0
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