【摘 要】
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设计一种新型混合模糊神经推理系统 ,该系统仅从期望输入输出数据集即可达到获取知识、确定模糊初始规则基的目的 .再利用神经网络学习能力便不难修改规则库中的模糊规则以及
【机 构】
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湘潭工学院信息与电气工程系; 湖南大学电气与信息工程学院; 湘潭工学院信息与电气工程系 湘潭411201湖南大学电气与信息工程学院; 长沙410082; 湘潭4
【基金项目】
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国家自然科学基金 (批准号 :60 0 75 0 0 8)资助的课题~~
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设计一种新型混合模糊神经推理系统 ,该系统仅从期望输入输出数据集即可达到获取知识、确定模糊初始规则基的目的 .再利用神经网络学习能力便不难修改规则库中的模糊规则以及隶属函数和网络权值等参数 ,这样大大减少了规则匹配过程 ,加快了推理速度 ,从而极大程度地提高了系统的自适应能力 .用它对Mackey Glass混沌时间序列进行预测试验 ,结果表明利用该网络模型无论离线还是在线学习均能对Mackey Glass混沌时间序列进行准确的预测 ,证明了该系统的有效性
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