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多输入模糊神经网络及其应用
被引量：
60
1
作者
韩敏
孙燕楠
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2003年第10期1249-1252,1291,共5页
为了提高神经网络的训练速度和泛化能力 ,同时解决一般模糊神经网络由于输入增多而导致模糊规则膨胀的问题 ,提出了多输入模糊神经网络的结构和算法。此算法用取大取小运算部分代替网络的积和运算 ,同时提出一种获取重要规则的方法。最...
为了提高神经网络的训练速度和泛化能力 ,同时解决一般模糊神经网络由于输入增多而导致模糊规则膨胀的问题 ,提出了多输入模糊神经网络的结构和算法。此算法用取大取小运算部分代替网络的积和运算 ,同时提出一种获取重要规则的方法。最后将多输入模糊神经网络应用于建筑投标报价系统。仿真结果表明 ,本网络具有较快的训练速度和较高的泛化能力。
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关键词
模糊神经网络
规则膨胀
投标报价系统
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职称材料
题名
多输入模糊神经网络及其应用
被引量：
60
1
作者
韩敏
孙燕楠
机构
大连理工大学电子与信息工程学院自动化系
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2003年第10期1249-1252,1291,共5页
基金
大连理工大学知识科学研究中心资助课题
文摘
为了提高神经网络的训练速度和泛化能力 ,同时解决一般模糊神经网络由于输入增多而导致模糊规则膨胀的问题 ,提出了多输入模糊神经网络的结构和算法。此算法用取大取小运算部分代替网络的积和运算 ,同时提出一种获取重要规则的方法。最后将多输入模糊神经网络应用于建筑投标报价系统。仿真结果表明 ,本网络具有较快的训练速度和较高的泛化能力。
关键词
模糊神经网络
规则膨胀
投标报价系统
Keywords
Fuzzy neural network
Rules expanding
Bidding system
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多输入模糊神经网络及其应用
韩敏
孙燕楠
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2003
60
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