改进的模糊神经网络学习规则研究

• 作者: 曹长修 汪平 魏延
• 来源期刊: 河南师范大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊神经网络 极大-极小模糊算子 学习规则
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 51-54
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3447字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2367.2007.01.016

摘要

在S Stoeva提出的基于相同样本及网络输出的模糊反向传播算法基础上,通过对基于极大-极小模糊算子的模糊神经元模型的研究,对含有一个隐含层的单输出模糊神经网络,提出了依赖于各模糊神经元输出的调整模糊权值的网络学习算法,该算法具有直观和可操作性强的特点.并以汽轮发电机组的状态监测为例进行仿真,仿真结果表明网络学习效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹长修	重庆大学自动化学院	162	2835	26.0	47.0
2	魏延	重庆大学自动化学院	44	283	10.0	15.0
6	汪平	重庆师范大学数学与计算机科学学院	7	31	3.0	5.0