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提出一种基于模糊c-均值聚类(FCM)的模糊神经网络模型用于茶味信号识别的方法.该方法采用模糊c-均值聚类实现模糊神经网络中模糊子集及其隶属度函数的自动确定,并对模糊加权型推理法进行了改进,在此基础上构建了一个模糊神经网络模型.通过5种茶味信号识别的仿真实验,表明本文提出方法的有效性.
基于模糊神经网络方法实现茶味信号识别的研究
【摘 要】
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提出一种基于模糊c-均值聚类(FCM)的模糊神经网络模型用于茶味信号识别的方法.该方法采用模糊c-均值聚类实现模糊神经网络中模糊子集及其隶属度函数的自动确定,并对模糊加权
【机 构】
：
北京邮电大学,吉林大学
【出 处】
：
小型微型计算机系统
【发表日期】
：
2004年7期
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