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为了建立复杂生产过程的被仿真对象的模型，将系统的定性信息（语义规则）和定量信息细结合，提出了一种基于ｐ－范数的近似推理神经网络模型，并给出了一种将梯度方法和最小二乘方法结合起来的交互式学习算法，最后通过实例算法进行了验证，取得了满意的仿真结果，为进一步科学决策提供了依据。
复杂过程建模的模糊集和神经网络方法
【摘 要】
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为了建立复杂生产过程的被仿真对象的模型，将系统的定性信息（语义规则）和定量信息细结合，提出了一种基于ｐ－范数的近似推理神经网络模型，并给出了一种将梯度方法和最小二乘方法结合起
【机 构】
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铁道部科学研究院通信信号所,北京理工大学一系
【出 处】
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系统仿真学报
【发表日期】
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1998年1期
【基金项目】
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中国博士后科研基金
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