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《第二十四届中国控制会议论文集(下册)》2005年
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利用神经网络实现模糊if-then规则集

孙燕楠  韩敏  
【摘要】:本文利用Levenberg-Marquardt算法训练三层前向神经网络,实现模糊if-then规则集。针对不同形式的规则集,提出应用区间训练法或参数训练法改变神经网络的输入输出形式。区间训练法,利用不同的隶属度对应的语言值隶属度函数的论域区间作为网络的输入输出;参数训练法,利用代表语言值隶属度函数的参数作为网络的输入输出。仿真过程中,比较了两种方法对规则的逼近能力、计算时间以及泛化能力。指出两种方法适用于不同的规则集,都具有较好的逼近和泛化能力,参数训练法比区间训练法要花费更少的时间。

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【共引文献】
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