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无师训练Fuzzy Min-Max人工神经网络 被引量：3
1
作者 张青贵 杨露菁 王昕晔 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 1999年第11期83-86,共4页
提出了一种无师训练的ｆｕｚｚｙ ｍ ｉｎｍ ａｘ 人工神经网络，它兼有一般ｆｕｚｚｙ ｍ ｉｎｍ ａｘ 网与ＡＲＴ２网的优点，既弥补了ｆｕｚｚｙ ｍ ｉｎｍ ａｘ 网不能自适应在线学习新类的缺陷，又消除了ＡＲＴ２网警戒门限... 提出了一种无师训练的ｆｕｚｚｙ ｍ ｉｎｍ ａｘ 人工神经网络，它兼有一般ｆｕｚｚｙ ｍ ｉｎｍ ａｘ 网与ＡＲＴ２网的优点，既弥补了ｆｕｚｚｙ ｍ ｉｎｍ ａｘ 网不能自适应在线学习新类的缺陷，又消除了ＡＲＴ２网警戒门限过高的弊病。经模式识别仿真对比，对同样的输入数据，我们提出的网络用较低的警戒门限值即可达到ＡＲＴ２用很高的警戒门限值才能达到的分类效果，且计算量大大减少。对模式识别而言，所提出的网络比ｆｕｚｚｙ ｍ ｉｎｍ ａｘ 网和ＡＲＴ２网更具有实用价值。 展开更多
关键词 目标识别 拓扑网络 门限控制 人工神经网络
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