【摘 要】
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该文提出了一类新模糊神经网络结构,这是将一般模糊神经网络结构的模糊化层上增加了层次,增加的层次是用来形成输入变量各模糊集合的录属度函数,隶属度函数在网络的训练过程
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该文提出了一类新模糊神经网络结构,这是将一般模糊神经网络结构的模糊化层上增加了层次,增加的层次是用来形成输入变量各模糊集合的录属度函数,隶属度函数在网络的训练过程中可以调整.此类模糊神经网络还可以自动获取规则,规则的数目直接影响着整个网络的性能和效率,因而需要进行规则优化.神经网络自构形学习算法是在BP算法基础上形成的一种多层前向神经网络的剪除式结构学习算法.将此算法用于此类模糊神经网络的规则推理层就可进行规则优化,并将此算法向网络的低层次上扩展可以对输入变量模糊集合的隶属度函数进行调整,从而达到网络结构优化的目的.为了得到更好的网络结构优化效果,可调整此算法中相关系数的下限值C<,1>和样本分散度的下限值C<,2>.若此调整还得不到理想的网络结构优化效果,则还可对此算法的各公式进行少许的改动和调整C<,1>和C<,2>的值相结合来得到理想效果.该文最后以封锁人驾驶的模型小汽车为例进行软件仿真、结果分析,证明该方法是可行且有效的.
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