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摘要:
在模糊逻辑系统及控制的设计中,为了避免生成过多的模糊规则影响系统的效果,有必要进行模糊规则的筛选.本文将遗传算法与模糊逻辑系统相结合,使用遗传算法进行规则筛选,并调整模糊神经网络系统的参数,以此来提高模糊逻辑系统的精确性.将选择出来适应度最高的规则作为规则基,设计模糊逻辑系统.为了检验系统的可行性,将设计的模糊逻辑系统应用于丹麦克朗/人民币汇率的预测中,并将遗传算法与最小二乘法进行比较,仿真结果表明,所提出的方法是有效的,取得了更好的效果.
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文献信息
篇名 基于遗传算法的模糊逻辑系统的设计
来源期刊 模糊系统与数学 学科 数学
关键词 遗传算法 模糊逻辑系统 神经网络 最小二乘法 丹麦克朗/人民币汇率
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 模糊集理论
研究方向 页码范围 78-86
页数 9页 分类号 O159
字数 语种 中文
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 王涛 57 164 6.0 11.0
2 兰洁 14 14 2.0 3.0
3 王怡杰 3 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
遗传算法
模糊逻辑系统
神经网络
最小二乘法
丹麦克朗/人民币汇率
研究起点
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期刊影响力
模糊系统与数学
双月刊
1001-7402
43-1179/O1
大16开
湖南长沙国防科技大学理学院
42-180
1987
chi
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2985
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20856
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