【摘 要】
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利用误差下降率定义输入数据对系统输出的敏感性,并以此作为规则产生标准,提出一种有效增量顺序学习模糊神经网络.将修剪策略引入规则产生过程,因此该算法产生的模糊神经网络
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与技术学院,长沙航空职业技术学院航空电子电器工程学院,长沙理工大学计算机与通信工程学院,
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利用误差下降率定义输入数据对系统输出的敏感性,并以此作为规则产生标准,提出一种有效增量顺序学习模糊神经网络.将修剪策略引入规则产生过程,因此该算法产生的模糊神经网络不需要进行修剪.通过仿真实验,本算法在达到与其他算法相当性能的情况下,能够获得更高的准确率和更简单的结构.
The error reduction rate is used to define the sensitivity of the input data to the output of the system and use it as the standard for generation of rules.An effective increment order learning fuzzy neural network is proposed.The pruning strategy is introduced into the rule generation process.The fuzzy neural network Do not need to be pruned.Through simulation experiments, the algorithm can achieve higher accuracy and simpler structure when it achieves comparable performance with other algorithms.
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