【摘 要】
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本文首先对模糊神经系统的研究现状、存在的问题以及未来的发展趋势进行了总结,然后从实际应用的角度出发,围绕着模糊神经网络的结构学习和参数学习以及在建模中的应用进行了
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本文首先对模糊神经系统的研究现状、存在的问题以及未来的发展趋势进行了总结,然后从实际应用的角度出发,围绕着模糊神经网络的结构学习和参数学习以及在建模中的应用进行了研究.针对模糊神经网络的结构学习部分,采用改进的最小邻域算法,根据输入输出数据的分布,灵活地划分模糊集合,确定聚类个数,然后将聚类个数和聚类中心点作为模糊C均值算法中的初始聚类个数和初始聚类中心,对样本进行了最优的模糊规则划分.基于上述的二次聚类方法的模糊神经网络在非线性系统建模中取得良好效果.而后在模糊神经网络的参数学习部分,提出了一种基于改进的遗传算法的优化算法,将改进的遗传算法和梯度下降法结合起来,克服了遗传算法本身搜索速度慢,梯度下降法容易陷入局部最小的缺点.最后把两种算法应用在初馏塔石脑油干点建模当中去.
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