一种新型的动态模糊神经网络算法

• 作者: 卢清华 周燕 张德丰
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 动态模糊神经网络 模糊逻辑 神经网络 系统预测
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 智能控制技术及应用
• 页码范围: 464-467,471
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4173字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7848.2009.04.024

摘要

为了解决模糊系统中的知识抽取问题和避免初值选择的任意性,提出一种新型的动态模糊神经网络算法.运用规则产生准则时,考虑输出误差和可容纳边界的有效半径这2个重要因素;通过分级学习法,大大提高学习的有效性,加之参数的调整只限于线性参数,没有迭代学习,因而学习速度很快,这使算法应用于实时学习成为可能;非线性参数是由训练样本和启发式方法直接决定的.利用D-FNN来进行Mackey-Glass混沌时间序列预测实验.仿真结果表明D-FNN算法的有效性和实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周燕	佛山科学技术学院计算机系	48	185	8.0	12.0
2	张德丰	佛山科学技术学院计算机系	21	265	9.0	16.0
3	卢清华	佛山科学技术学院计算机系	44	158	7.0	10.0