基于递归聚类与相似性的模糊神经网络结构设计
针对模糊神经网络结构设计问题,提出一种基于递归聚类与相似性的结构设计方法.首先,提出以输出变化强度为导向、以结构细分为手段的递归聚类方法对网络初始结构进行设计.其次,通过计算模糊规则的相似性,将高度相似的规则进行合并,在保持良好精度的前提下,对网络初始结构进行简化.最后,通过函数逼近、非线性系统辨识仿真实验验证了方法的可行性和有效性.
模糊神经网络、结构设计、递归聚类、相似性
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TP183(自动化基础理论)
国家自然科学基金资助项目61533002;国家杰出青年科学基金资助项目61225016;北京市科技新星计划Z131104000413007
2017-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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210-216
