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模糊数据流的进化粒度神经网络分类算法
被引量：
3
1
作者
刘志军
张杰
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期474-480,共7页
模糊数据流的分类问题大多从模糊数据流中提取典型的特征来进行分类,没有考虑到概念漂移及非平衡问题。基于此,从模糊粒度神经元入手,构建了进化粒度神经网络的多层次拓扑结构。采用了模糊神经元的信息聚集规则,提出了进化粒度神经网络...
模糊数据流的分类问题大多从模糊数据流中提取典型的特征来进行分类,没有考虑到概念漂移及非平衡问题。基于此,从模糊粒度神经元入手,构建了进化粒度神经网络的多层次拓扑结构。采用了模糊神经元的信息聚集规则,提出了进化粒度神经网络的模糊编码方法与快速进化原理。运用梯形隶属函数对进化粒度神经元的聚集和模糊推理功能进行递归,通过关联函数和核函数来评估奇异逼近与粒度的近似结果,并以进化迭代和半监督分类方法解决了模糊数据流中的概念漂移及非平衡问题,从而实现了对模糊数据流的有效分类,仿真结果也证明了该方法的有效性。
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关键词
模糊数据流
进化粒度神经网络
粒计算
凸包
进化迭代
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职称材料
空间点目标识别的模糊神经网络应用研究
被引量：
1
2
作者
郑俊生
张继红
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第32期244-248,共5页
首先对空间目标辐射特性进行了研究,指出了用空间目标在3个不同波段的辐射通量作为特征向量进行目标识别。然后研究了进化模糊神经网络(EFuNN)和动态进化神经模糊推理系统(DENFIS),最后用EFuNN和DENFIS进行了仿真实验,并且与BP神经网络...
首先对空间目标辐射特性进行了研究,指出了用空间目标在3个不同波段的辐射通量作为特征向量进行目标识别。然后研究了进化模糊神经网络(EFuNN)和动态进化神经模糊推理系统(DENFIS),最后用EFuNN和DENFIS进行了仿真实验,并且与BP神经网络、遗传算法以及遗传-神经算法进行了比较。仿真结果表明EFuNN尤其是DENFIS具有较好的学习能力和泛化能力,较大地提高了目标识别率,能够较好地进行空间点目标的识别。
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关键词
模糊神经网络
进化模糊神经网络
动态进化神经模糊推理系统
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职称材料
基于三相连接的进化模糊神经网络及应用
3
作者
卓茗
孙增圻
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005年第18期188-190,共3页
介绍了一种新型的进化模糊神经网络,规则节点层融入了三相电路的连接方式,用于在线的监督学习或者无人监督学习。使用进化聚类方法,模糊规则在系统执行过程中进行创建和更新,并且采用遗传算法即时优化进化聚类的结果,通过T-S模型模糊推...
介绍了一种新型的进化模糊神经网络,规则节点层融入了三相电路的连接方式,用于在线的监督学习或者无人监督学习。使用进化聚类方法,模糊规则在系统执行过程中进行创建和更新,并且采用遗传算法即时优化进化聚类的结果,通过T-S模型模糊推理系统计算输出。
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关键词
三相连接方式
进化模糊神经网络
进化聚类
在线学习
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职称材料
题名
模糊数据流的进化粒度神经网络分类算法
被引量：
3
1
作者
刘志军
张杰
机构
哈尔滨工程大学经济管理学院
山东科技大学经济管理学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期474-480,共7页
基金
教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(2012371812 0004)
中国博士后基金资助项目(2015M581757)
+1 种基金
山东省自然科学基金资助项目(2015ZRB019PR)
全国统计科研计划重点资助项目(2015106)
文摘
模糊数据流的分类问题大多从模糊数据流中提取典型的特征来进行分类,没有考虑到概念漂移及非平衡问题。基于此,从模糊粒度神经元入手,构建了进化粒度神经网络的多层次拓扑结构。采用了模糊神经元的信息聚集规则,提出了进化粒度神经网络的模糊编码方法与快速进化原理。运用梯形隶属函数对进化粒度神经元的聚集和模糊推理功能进行递归,通过关联函数和核函数来评估奇异逼近与粒度的近似结果,并以进化迭代和半监督分类方法解决了模糊数据流中的概念漂移及非平衡问题,从而实现了对模糊数据流的有效分类,仿真结果也证明了该方法的有效性。
关键词
模糊数据流
进化粒度神经网络
粒计算
凸包
进化迭代
Keywords
fuzzy
data flow
evolving
granular
neural
network
granular computing
convex hull
evolutionary iteration
分类号
TP393.02 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
空间点目标识别的模糊神经网络应用研究
被引量：
1
2
作者
郑俊生
张继红
机构
东软信息学院计算机科学与技术系
大连交通大学理学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第32期244-248,共5页
文摘
首先对空间目标辐射特性进行了研究,指出了用空间目标在3个不同波段的辐射通量作为特征向量进行目标识别。然后研究了进化模糊神经网络(EFuNN)和动态进化神经模糊推理系统(DENFIS),最后用EFuNN和DENFIS进行了仿真实验,并且与BP神经网络、遗传算法以及遗传-神经算法进行了比较。仿真结果表明EFuNN尤其是DENFIS具有较好的学习能力和泛化能力,较大地提高了目标识别率,能够较好地进行空间点目标的识别。
关键词
模糊神经网络
进化模糊神经网络
动态进化神经模糊推理系统
Keywords
fuzzy
neural
network
s （FNN）
evolving fuzzy neural network （efunn）
Dynamic
evolving
neural
-
fuzzy
Inference System（DENFIS ）
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于三相连接的进化模糊神经网络及应用
3
作者
卓茗
孙增圻
机构
清华大学计算机科学与技术系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005年第18期188-190,共3页
基金
国家重点基础研究专项基金(编号:G2002cb312205)
国家自然科学基金(编号:60174018)
国家自然科学基金重大研究计划专项基金(编号:90205008)的联合资助
文摘
介绍了一种新型的进化模糊神经网络,规则节点层融入了三相电路的连接方式,用于在线的监督学习或者无人监督学习。使用进化聚类方法,模糊规则在系统执行过程中进行创建和更新,并且采用遗传算法即时优化进化聚类的结果,通过T-S模型模糊推理系统计算输出。
关键词
三相连接方式
进化模糊神经网络
进化聚类
在线学习
Keywords
tri-phase connected mode,
evolving
fuzzy
neural
network
(EFNN),
evolving
clustering,on-line learning
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
模糊数据流的进化粒度神经网络分类算法
刘志军
张杰
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
空间点目标识别的模糊神经网络应用研究
郑俊生
张继红
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于三相连接的进化模糊神经网络及应用
卓茗
孙增圻
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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