基于参数调整的动态模糊神经网络算法

• 作者: 周灵 孙亚民 张德丰 马子龙
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 动态模糊神经网络 模糊逻辑 扩展卡尔曼滤波器
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 192-195
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4009字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.06.065

摘要

模糊逻辑与神经网络结合形成的模糊神经网络同时具有易于表达人类知识、存储与学习分布信息的优点,基于此,提出一种基于参数调整的动态模糊神经网络算法.采用扩展卡尔曼滤波器法将全局算法划分为线性和非线性部分,线性参数由最小二乘法和滤波器法决定,非线性参数由训练样本和启发式法直接决定,线性和非线性参数可进行实时更新.仿真结果表明,该算法能保证更简洁的结构和更短的学习时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙亚民	南京理工大学计算机科学与技术学院	117	1149	19.0	28.0
2	张德丰	佛山科学技术学院计算机系	21	265	9.0	16.0
3	周灵	佛山科学技术学院计算机系	28	219	7.0	14.0
4	马子龙	哈尔滨工业大学电子工程系	14	184	8.0	13.0