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基于聚类的模糊神经网络预测系统
国防科技大学系统工程与数学系!长沙410073,国防科技大学系统工程与数学系!长沙410073
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黄金才
陈文伟
本文在Takagi提出的神经网络驱动的模糊推理基础上,提出了基于聚类的新模糊神经网络结构和学习算法.该模糊神经网络能够利用聚类信息大大减少网络的学习量,并使得系统的应用性能有所提高.该结构和算法非常适合于大型复杂系统的自适应建模和数据开采等领域.文章最后给出了系统的仿真结果
机 构:
国防科技大学系统工程与数学系!长沙410073,国防科技大学系统工程与数学系!长沙410073;
领 域:
自动化技术
;
关键词:
模糊系统
;
神经网络
;
聚类
;
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
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1999年11期
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