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两类层次模糊Mass-Assignment系统是全局逼近器(英文) 被引量:3
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作者 王士同 j.f.baldwin T.P.Martin 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第10期1943-1951,共9页
基于mass assignment 理论,提出了两类层次模糊mass assignment系统,并运用构造性证明过程证明了其全局逼近性质.由于类型1层次模糊系统的规则数与输入变量数呈线性关系,类型2层次模糊系统按逼近精度要求引入子模糊系统,因此,此两类层... 基于mass assignment 理论,提出了两类层次模糊mass assignment系统,并运用构造性证明过程证明了其全局逼近性质.由于类型1层次模糊系统的规则数与输入变量数呈线性关系,类型2层次模糊系统按逼近精度要求引入子模糊系统,因此,此两类层次模糊mass assignment系统可被用来有效地克服模糊规则爆炸问题,即所谓的规则数与输入变量数呈指数关系问题. 展开更多
关键词 层次模糊Mass-Assignment系统 全局逼近器 人工智 mass-assignment理论
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新的基于mass-assignment的模糊CMAC神经网络及其学习收敛性(英文) 被引量:9
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作者 王士同 j.f.baldwin T.P.Martin2 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第6期816-821,共6页
基于 J.F.Baldwin等人提出的 mass- assignment理论 ,提出了新的基于 mass- assignment的模糊 CMAC神经网络 ,接着研究了其学习规则 .理论研究结果揭示出 ,此新模糊 CMAC是一个全局逼近器 ,并且具有学习收敛性 .故此新模糊 CMAC有非常... 基于 J.F.Baldwin等人提出的 mass- assignment理论 ,提出了新的基于 mass- assignment的模糊 CMAC神经网络 ,接着研究了其学习规则 .理论研究结果揭示出 ,此新模糊 CMAC是一个全局逼近器 ,并且具有学习收敛性 .故此新模糊 CMAC有非常重要的应用潜力 . 展开更多
关键词 模糊CMAC 学习规则 mass-assignment理论 学习收敛性 神经网络
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具有微分输出的神经网络New-CMAC及其学习收敛性(英文)
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作者 王士同 j.f.baldwin T.P.Martin2 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第5期666-667,共2页
基于传统的 CMAC神经网络和局部加权回归技术 ,提出了与传统 CMAC(cerebellar model articulation com-puter)有着同样存储空间量的改进的新 CMAC网络 New- CMAC,它具有传统的输出和具有其微分信息的输出 ,因而更适合于自动控制 .接着 ... 基于传统的 CMAC神经网络和局部加权回归技术 ,提出了与传统 CMAC(cerebellar model articulation com-puter)有着同样存储空间量的改进的新 CMAC网络 New- CMAC,它具有传统的输出和具有其微分信息的输出 ,因而更适合于自动控制 .接着 ,又提出了其新的学习算法 ,并研究了其学习收敛性 . 展开更多
关键词 模糊泛集合 学习规则 学习收敛性 神经网络 微分输出 New-CMAC
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Research on New—CMAC with Differentiability Output and Its Learning Convergence
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作者 WANGShi-tong j.f.baldwin 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第5期659-665,共7页
关键词 神经模糊系统 CMAC结构 加权回归 微分输出 普适近似器
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