【摘 要】
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在T-S模糊神经网络数据融合的基础上,改进了标准T-S模糊融合算法中的模糊算子,并利用聚类算法对网络结构中模糊隶属度个数进行选取.通过仿真实验,验证了改进的算法在融合过程
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在T-S模糊神经网络数据融合的基础上,改进了标准T-S模糊融合算法中的模糊算子,并利用聚类算法对网络结构中模糊隶属度个数进行选取.通过仿真实验,验证了改进的算法在融合过程中的合理性、稳定性和准确性.以及聚类算法在T-S模糊神经网络数据融合算法中运用的合理性和有效性.
Based on the TS fuzzy neural network data fusion, the fuzzy operators in the standard TS fuzzy fusion algorithm are improved and the number of fuzzy membership in the network structure is selected by using the clustering algorithm.Through the simulation experiments, the improved algorithm The rationality, stability and accuracy in the fusion process and the rationality and effectiveness of the clustering algorithm used in the TS fuzzy neural network data fusion algorithm.
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