摘要
结合模糊控制和神经网络的优点,采用模糊神经网络弥补数据融合算法中的不足;在此基础上提出一种新的模糊神经网络结构模型,分别以模糊化、模糊规则的组合和清晰化作为网络的学习算子,使神经网络与模糊控制的结合更加完善更加紧密;通过隐层构造和学习算子的推导发现,这种网络能很好的弥补数据融合算法的不足,并能进一步提高系统精度,且使计算量减少。
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2006年第B06期117-118,共2页
journal of Computer Applications
基金
西北工业大学博士生创新基金资助项目(05023)
