一种鲁棒性较强的神经元在模糊规则发生摄动时的有效控制

• 作者: 徐蔚鸿 李璐伟
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 神经元 神经网络 鲁棒性 摄动 控制
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与实现
• 页码范围: 148-150
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2655字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2010.03.039

摘要

一种基于弱T-范数和弱S-范数的神经元,可以实现与、或和混合-并模糊逻辑运算,并且拥有较强的鲁棒性.将它所组成的神经网络运用到模糊推理系统中,不仅可以简化网络,实现模糊推理最基本的一致性要求,还可以控制在模糊推理过程中当规则发生摄动时对推理结果的影响程度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐蔚鸿	长沙理工大学计算机与通信工程学院	85	647	14.0	21.0
2	李璐伟	长沙理工大学计算机与通信工程学院	1	0	0.0	0.0