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m层模糊优选BP神经网络模型及算法

m Layers Fuzzy Optimum BP Neural Network Model and Its Algorithm
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摘要 通过把模糊优选原理与BP神经网络模型相结合 ,能得到可供优选的方案的相对优属度向量。本文作者把三层模糊优选BP神经网络模型推广到m层 ,从而得到适用性更强的一般模型 。 We can get a relative optimum membership degree vector of optimum seeking schemes by combining fuzzy optimum seeking theory with BP neural network,This paper extends three layers fuzzy optimum BP neural network to m,so we can gain a general model.It greatly widens the application range of fuzzy optimum BP neural network model.
作者 向小东
出处 《四川工业学院学报》 2001年第1期73-74,83,共3页 Journal of Sichuan University of Science and Technology
关键词 模糊优选原理 BP神经网络 相对优属度 多隐层网络 连续函数 隐节点数 fuzzy optimum seeking theory BP neural network relative optimum membership degree
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参考文献1

  • 1靳蕃 等.神经网络与神经计算机原理应用[M].成都:西南交通大学出版社,1993..

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