模糊联想记忆神经网络模型在地震预报中的应用

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介绍了模糊联想记忆FAM(FuzzyAssociativeMemory)神经网络模型、FAM自适应学习算法以及FAM推理机的原理,并成功地将其用于“新一代的地震预报专家系统NGESEP”,使得系统既具有良好的学习功能,又避免了通常神经网络学习知识隐含在权值中不易被人们理解和专家系统解释的缺点 This paper introduces the fuzzy associative memory (FAM) neural network model, FAM adaptive learning algorithm and the principle of FAM inference engine, and successfully applies it to “a new generation of earthquake prediction expert system NGESEP”, which makes the system not only have good learning Function, but also to avoid the usual neural network learning knowledge implicit in the weight of people not easy to understand and expert system to explain the shortcomings
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