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基于改进的模糊神经学习算法的模糊规则优化
引用本文:张东亮,宗永升,刘文远. 基于改进的模糊神经学习算法的模糊规则优化[J]. 微计算机信息, 2006, 22(11): 257-259
作者姓名:张东亮  宗永升  刘文远
作者单位:1. 066004,河北,秦皇岛,燕山大学信息科学与工程学院
2. 0660044,河北,秦皇岛职业技术学院
摘    要:对“改进的模糊神经学习算法”(DevelopedNeuro-FuzzyLearningAlgorithm)简单介绍,并针对这一新算法的缺点,提出了新的聚类方法得到最佳的规则数,利用模糊权值优化规则来改进这个算法,降低算法的时间复杂度,简化神经网络。

关 键 词:模糊规则基  模糊权值  模糊规则  模糊聚类
文章编号:1008-0570(2006)04-2-0257-03
修稿时间:2005-09-21

The optizimation of fuzzy rules based on developed neuro-fuzzy learning algorithm
Zhang,Dongliang,Zong,Yongsheng,Liu,Wenyuan. The optizimation of fuzzy rules based on developed neuro-fuzzy learning algorithm[J]. Control & Automation, 2006, 22(11): 257-259
Authors:Zhang  Dongliang  Zong  Yongsheng  Liu  Wenyuan
Abstract:Developed neuro-fuzzy learning algorithm are introduced partly in this paper, aiming at the disadvantage of this algorithm,new clusting method is using to obtained the optimal numbers of rules. It improve the existing algorithm in order to debase the timing complexity of the a lgorithm and predigest neuro-fuzzy learning algorithm by using fuzzy weighting value.
Keywords:fuzzy rule base  fuzzy weighting value  fuzzy rules  fuzzy cluster
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