基于灰色关联分析的分层模糊神经网络

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为解决“模糊规则爆炸”问题,提出一种基于模糊神经网络从试验样本抽取模糊规则的方法。首先,根据灰色关联分析的结果,将输入变量进行两两组合建立分层模糊子系统,其次对每个模糊子系统设计分层参数,结构优化算法,在权值学习过程中,模糊进化规划与分层方法相结合,网络的各层权值独立优化,并且各层权值优化问题简化为二次型问题,降低了权值优化过程中的计算复杂性,最终能够实现整个模糊神经网络的分层优化,各层神经元单独训练且训练结果互不影响,与常规的前向进化神经网络方法相比较,该方法通过对神经元的部分解群体的进化,缩短了个体的
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