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王根霞

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供职机构：北京师范大学信息科学与技术学院更多>>
发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金海南省自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇模糊-神经网...
  • 1篇模糊系统

机构

  • 1篇北京师范大学
  • 1篇海南师范大学

作者

  • 1篇余先川
  • 1篇胡丹
  • 1篇王根霞
  • 1篇邢海花

传媒

  • 1篇北京师范大学...

年份

  • 1篇2013
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排序方式：
Takagi-Sugeno型分层混合模糊-神经网络训练算法研究
2013年
为寻求适合离散和连续变量并存数据特点的最佳训练算法,本文对基于三角波,梯形,Gaussian隶属函数的Takagi-Sugeno型分层混合模糊-神经网络训练算法进行综合比较研究,使用梯度下降法详细推导了各个参数的迭代规则,并给出了完整的训练算法和详细的参数调整过程.以Pyrimidines和Heart-UCI为数据分别进行函数逼近与数据分类实验,并与经典的BP算法比较.实验结果表明Takagi-Sugeno型分层混合模糊-神经网络在高维且离散与连续变量混合的函数逼近和分类上比BP神经网络更具优势,而基于Gaussian隶属函数的训练算法函数逼近精度比基于三角波和梯形隶属函数的训练算法精度更高.
邢海花余先川胡丹王根霞
关键词：神经网络模糊系统
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