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该文提出了一种模糊神经网络系统结构模型，通过对历史数据的自适应学习建立初始模糊规则知识库，借助于等价的FNN网络并利用实时数据对系统参数进行学习，不断优化模糊规则，使系统具有较强的自应用性和自学习能力。以消纺系统中的火灾白动探测为应用背景地系统化的实验研究，结果表明了FNN模型的可行性。
自学习模糊神经网络及其在火灾探测技术中的应用
【摘 要】
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该文提出了一种模糊神经网络系统结构模型，通过对历史数据的自适应学习建立初始模糊规则知识库，借助于等价的FNN网络并利用实时数据对系统参数进行学习，不断优化模糊规则，使系统
【机 构】
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北京工业大学自动化系
【出 处】
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第三届全球智能控制与自动化大会
【发表日期】
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2000年期
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