分级在线自组织学习的GD-FNN算法研究

来源 :中山大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:lwllwl200315
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提出了基于椭圆基函数(EBF)的广义动态模糊神经网络(GD-FNN)算法。算法提取的模糊规则具有很好可理解性,可以作为建模工具,也可以作为知识提取的工具。广义动态模糊神经网络由于基于模糊ε-完备性,同时提出了一种新颖的在线参数分配机制,从而缓解了初始化的随机选择,且与输入变量不同值域没有关系,因而更容易构造一个较好性能的模糊系统。开发了仿真程序,对具体案例进行仿真,取得了较为理想的结果。
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