10.3969/j.issn.1000-386X.2000.08.004
一种改进的模糊神经网络学习算法
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.
模糊神经网络、模糊推理
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TP31(计算技术、计算机技术)
2004-01-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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