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本文设计了一种新的模糊神经网络,通过模糊神经网络的自学习和竞争实现了隶属函数的自适应和模糊规则的自组织.通过采用新的模糊神经网络结构模型(神经元模型和模糊激活函数),使算法更为简单、收敛,并减少计算量,易于if-then规则的解释及硬件实现.通过一个股票预测实例验证了该方法的有效性.
一种新型模糊神经网络及其在股票预测中的应用
【摘 要】
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本文设计了一种新的模糊神经网络,通过模糊神经网络的自学习和竞争实现了隶属函数的自适应和模糊规则的自组织.通过采用新的模糊神经网络结构模型(神经元模型和模糊激活函数)
【机 构】
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青岛大学信息工程学院,青岛,266071
【出 处】
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中国电子学会第十一届青年学术年会
【发表日期】
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2005年期
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