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基于遗传算法的分布结构模糊神经网络

Distributed Fuzzy Neural Network Based on Genetic Algorithm
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摘要 提出了一种用于模糊系统建模和分析的分布结构模糊神经网络,这种网络将所有输入变量的从属度与各输出变量的从属度通过分布结构独立对应起来,利用遗传算法得到网络的权与输入变量的从属函数最优化参数,最后给出计算机模拟结果. This paper describes a distributed fuzzy neural network used in modeling and analyzing a fuzzy system. In this network,all membership grade of input subsets are in relationship with each membership grade of output subsets correspondingly through distributed network structure. The most appropriate parameters about membership function and connected weights of network are obtained by using genetic algorithm. The result of computer simulation is provided as well.
出处 《复旦学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 1998年第1期93-98,共6页 Journal of Fudan University:Natural Science
关键词 模糊神经网络 遗传算法 分布结构 神经网络 fuzzy neural network genetic algorithm distributed structure T-norm S-norm
  • 相关文献

参考文献2

  • 1Nie Tunhong,IEEE Trans Syst Man Cybern,1995年,25卷,6期,963页
  • 2何新贵,模糊知识处理的理论与技术,1994年,23页

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