【摘 要】
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本文引入模糊控制机制,对文献[1]的具有正态模糊网络参数的前馈式模糊神经网络学习算法进行改进,提出了一种效率更好的F-BP学习算法。在此算法中,采用近似模糊推理技术来确定
【机 构】
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新疆工学院计算机系,上海交通大学计算机科学与工程系 乌鲁木齐 830008,上海 200030
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本文引入模糊控制机制,对文献[1]的具有正态模糊网络参数的前馈式模糊神经网络学习算法进行改进,提出了一种效率更好的F-BP学习算法。在此算法中,采用近似模糊推理技术来确定网络的学习率、动量因子、加速系数三个学习参数,使得这些学习参数在网络的学习过程中,根据学习时间的长短、误差大小及误差变化情况,进行动态调整,从而提高学习效率。最后,通过实例考查了F-BP学习算法的性能,并讨论了学习参数的调整对学习效率的影响。
In this paper, fuzzy control mechanism is introduced to improve the feedforward fuzzy neural network learning algorithm with normal fuzzy network parameters in [1], and a better F-BP learning algorithm is proposed. In this algorithm, the approximate fuzzy inference technology is used to determine the learning rate, momentum factor and acceleration coefficient of the network so that these learning parameters in the network learning process, according to the learning time length, error size and error changes Situation, make dynamic adjustments to improve learning efficiency. Finally, the performance of F-BP learning algorithm is examined through an example, and the effect of learning parameter adjustment on learning efficiency is discussed.
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