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FWNN for Interval Estimation with Interval Learning Algorithm
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作者 Wang, Ling Liu, Fang Jiao, Licheng 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 1998年第1期56-66,共11页
In this paper, a wavelet based fuzzy neural network for interval estimation of processed data with its interval learning algorithm is proposed. It is also proved to be an efficient approach to calculate the wavelet c... In this paper, a wavelet based fuzzy neural network for interval estimation of processed data with its interval learning algorithm is proposed. It is also proved to be an efficient approach to calculate the wavelet coefficient. 展开更多
关键词 fuzzy wavelet neural network (fwnn) interval learning algorithm.
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区间估计的FWNN及其区间学习算法 被引量:6
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作者 王岭 焦李成 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第4期41-45,共5页
本文提出一种基于子波的模糊神经网络,用以处理数据的区间估计。其网络结构基于模糊化的子波神经网络,在学习算法中,我们引入了区间学习算法的概念,使训练后的网络的输出为一个区间。其具体实现采用LP法,它同时提供了确定子波系... 本文提出一种基于子波的模糊神经网络,用以处理数据的区间估计。其网络结构基于模糊化的子波神经网络,在学习算法中,我们引入了区间学习算法的概念,使训练后的网络的输出为一个区间。其具体实现采用LP法,它同时提供了确定子波系数的另一种方法。 展开更多
关键词 模糊子波 神经网络 区间学习算法 LP
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自组织区间二型模糊神经网络及其自适应学习算法 被引量:6
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作者 姚兰 肖建 +1 位作者 王嵩 蒋玉莲 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期785-791,共7页
针对复杂不确定非线性系统的辨识问题,提出一种基于聚类的自组织区间二型模糊神经网络学习算法.首先采用具有两个不同加权参数的FCM算法对输入数据进行划分来获取规则前件的不确定均值,同时结合聚类有效性标准确定模糊规则数目,从而自... 针对复杂不确定非线性系统的辨识问题,提出一种基于聚类的自组织区间二型模糊神经网络学习算法.首先采用具有两个不同加权参数的FCM算法对输入数据进行划分来获取规则前件的不确定均值,同时结合聚类有效性标准确定模糊规则数目,从而自动完成神经网络的结构辨识和规则前件参数辨识;随后给出了基于梯度下降法和Lyapunov函数稳定收敛定理的规则后件权向量学习速率的自适应学习算法.通过非线性系统辨识实例,验证了该算法与其他方法相比具有更快的收敛速度和更高的逼近精度;并且利用该算法建立了某市电力短期负荷预测模型,结果表明该模型具有较高的预测精度,泛化性能更佳. 展开更多
关键词 自组织 区间二型模糊神经网络 梯度下降法 自适应学习算法
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基于模糊小波网络的强化学习及其在多机器人决策策略中的应用
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作者 段勇 李程 徐心和 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期407-412,共6页
给出了一种基于模糊小波神经网络(FWNN)的强化学习方法,并研究了应用该方法解决多机器人足球比赛中的决策策略问题。首先,使用FWNN来实现强化学习状态空间到动作空间的映射,从而解决大规格或连续状态空间所导致的学习速度过慢甚至难以... 给出了一种基于模糊小波神经网络(FWNN)的强化学习方法,并研究了应用该方法解决多机器人足球比赛中的决策策略问题。首先,使用FWNN来实现强化学习状态空间到动作空间的映射,从而解决大规格或连续状态空间所导致的学习速度过慢甚至难以收敛等问题。然后,研究了提出的方法在机器人足球比赛的复杂决策策略学习中的应用,证明机器人球员能够通过学习掌握根据比赛状态信息选择合理动作的能力。最后,通过实验验证了该学习方法的有效性,它能够满足机器人足球比赛的需要。 展开更多
关键词 强化学习(RL) 模糊小波神经网络(fwnn) 机器人足球比赛 动作选择 决策
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基于多神经网络的母线负荷混沌优化组合预测 被引量:1
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作者 郭精人 罗滇生 +3 位作者 何洪英 缪志强 彭寒平 张红岩 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第15期162-165,共4页
单一算法在母线负荷预测中存在稳定性弱、波动性大的问题。为此,提出基于多神经网络的母线负荷混沌优化组合预测模型。采用改进的混沌学习算法对模糊网络、小波网络和灰色网络的预测值进行混沌优化组合,确定最优的权重系数,得到最终的... 单一算法在母线负荷预测中存在稳定性弱、波动性大的问题。为此,提出基于多神经网络的母线负荷混沌优化组合预测模型。采用改进的混沌学习算法对模糊网络、小波网络和灰色网络的预测值进行混沌优化组合,确定最优的权重系数,得到最终的预测结果。算例分析表明,该组合模型性能优于单个网络模型和传统组合模型,能较大提高负荷预测的精度和收敛速度。 展开更多
关键词 母线负荷 神经网络 模糊网络 小波网络 灰色网络 混沌学习算法 组合模型
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基于GA-SLFRWNN的空中目标威胁评估 被引量:5
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作者 陈侠 刘子龙 梁红利 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期424-432,共9页
针对空战中目标威胁评估系统非线性、评估难度大且富含不确定信息的问题,研究了基于遗传算法优化模糊递归小波神经网络(single-hidden-layer fuzzy recurrent wavelet neural network optimized by genetic algorithm,GA-SLFRWNN)的目... 针对空战中目标威胁评估系统非线性、评估难度大且富含不确定信息的问题,研究了基于遗传算法优化模糊递归小波神经网络(single-hidden-layer fuzzy recurrent wavelet neural network optimized by genetic algorithm,GA-SLFRWNN)的目标威胁评估方法。首先通过分析威胁评估的影响因素及其信息的模糊性,将RWNN嵌入FNN的后件部分,以实现增强自学习能力的目的,然后采用GA对模型初始参数进行优化选取,并提出了基于李雅普诺夫理论的最优学习率。仿真实验表明:相比于FNN和FRWNN,该算法提高了系统的稳定性,加快了收敛速度,增强了预测精度。 展开更多
关键词 目标威胁评估 模糊神经网络 模糊递归小波神经网络 遗传算法 最优学习率
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