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一种新的模糊神经网络及其逼近性能
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摘要
给出了一类折线模糊数间新的模糊算术,对于递增函数σ: → 得到了一个新的扩展原理,并由此建立了一种新的模糊神经网络模型,该模型在设计学习算法、逼近能力等方面具有优越的性能.最后证明了相应的前向三层网络可以作为连续递增模糊函数的通用逼近器.
作者
刘普寅
机构地区
国防科技大学数学系
出处
《中国科学（E辑）》
CSCD
北大核心
2002年第1期76-86,共11页
Science in China(Series E)
基金
国家自然科学基金资助项目(批准号:69974041
69974006)
关键词
模糊神经网络
逼近性能
n折线模糊数
通用逼近器
模糊算术
模糊函数
学习算法
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
引文网络
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