【摘 要】
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本文提供了一种比模糊推理更为自然的方式使用人们的经验知识,通过一组神经元不同程度的兴奋表达一个抽象的概念值,由此将抽象的经验规则转化成多层神经网络的输入-输出样本.
【机 构】
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中国科学院自动化研究所,中国科学院自动化研究所北京,北京
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本文提供了一种比模糊推理更为自然的方式使用人们的经验知识,通过一组神经元不同程度的兴奋表达一个抽象的概念值,由此将抽象的经验规则转化成多层神经网络的输入-输出样本.通过Back-Propagation学习算法使得网络记忆这些样本。控制器以“联想记忆”方式使用这些经验.本文介绍了控制器的构造方法,给出了控制仿真结果,并讨论了这种控制器的特点和发展前途.
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