【摘 要】
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该文以神经网络和模糊系统为基础,研究了模糊神经网络在汽车车型分类中的应用.该文从人工神经网络理论和模糊数学理论出发,深入地分析了二者的异同和融合的可能性,讨论了神经
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该文以神经网络和模糊系统为基础,研究了模糊神经网络在汽车车型分类中的应用.该文从人工神经网络理论和模糊数学理论出发,深入地分析了二者的异同和融合的可能性,讨论了神经网络与模糊系统相结合的四种方式,在此基础上,提出了结构等价型模糊神经网络模型,使神经网络结构中每个神经元和参数都具有一定的意义,即对应模糊系统的隶属函数或推理过程,弥补了神经网络知识表示不易被接受的不足,同时发挥神经网络的优势,在学习过程中自动调整模糊系统的隶属函数和模糊规则.将该网络模型应用于汽车车型分类识别中,并分别构造了基于BP算法和基于SOFM算法的模糊神经网络分类器,抛开图象处理方面存在的不足因素,在识别分型上均取得了令人满意的实验结果,从而证明了模糊神经网络方法的有效性.
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