【摘 要】
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对模糊神经网络 (FNN)的快速学习算法进行了研究 ,提出FNN的最小二乘 单纯形 (LS Simplex)学习算法。解决了FNN采用梯度型算法学习时所固有的局部收敛问题及遗传算法 (GA)在
【机 构】
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对模糊神经网络 (FNN)的快速学习算法进行了研究 ,提出FNN的最小二乘 单纯形 (LS Simplex)学习算法。解决了FNN采用梯度型算法学习时所固有的局部收敛问题及遗传算法 (GA)在线应用的问题。与梯度型算法以及GA相比 ,LS Simplex算法具有更高的学习精度和更快的收敛速度 ,所得的FNN具有良好的泛化性能。
The fast learning algorithm of fuzzy neural network (FNN) is studied and the LS Simplex learning algorithm of FNN is proposed. It solves the problem of local convergence inherent in FNN when using gradient algorithm and online application of genetic algorithm (GA). Compared with the gradient algorithm and GA, LS Simplex algorithm has higher learning accuracy and faster convergence speed, and the resulting FNN has good generalization performance.
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