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一种新的模糊规则动态调整正则项系数的神经网络学习方法被引量：4: 1; 作者武妍张立明《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期189-194,共6页; 从偏差方差模型出发 ,提出了一种通过模糊规则推理动态调整正则项系数的新方法 ,并有效地确定了模糊推理规则和隶属度函数 .并将该方法与BP算法和固定正则项系数的方法进行了比较 ,该方法具有精度高、收敛快和泛化能力高等优点。; 关键词动态调整学习方法神经网络模糊规则推理泛化能力正则化正则项系数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于T-S模型的扩展型模糊神经网络及应用被引量：8: 2; 作者韩敏范迎南《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2007年第5期532-538,共7页; 针对基于T-S模型的模糊神经网络的局部逼近缺陷,提出了一种基于T-S模型的扩展型模糊神经网络,从训练样本特性和网络结构两个方面来提高网络模型的泛化能力.利用先验知识和模糊推理的方法对样本集进行分析和分类处理,使样本集更加规范;... 展开更多; 关键词模糊神经网络投标报价泛化能力正则项系数样本分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

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