【摘 要】
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提出一种改进的模糊神经网络混合学习算法 ,运用遗传算法优化构成隶属函数的网络结构 ,运用最小二乘法进行解模糊。具有更高的学习精度和更快的收敛速度 ,解决了在多变量系统
【机 构】
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哈尔滨工业大学控制工程系!哈尔滨150001,哈尔滨工业大学电气工程系哈尔滨150001,哈尔滨工业大学控制工程系!哈尔滨150001
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提出一种改进的模糊神经网络混合学习算法 ,运用遗传算法优化构成隶属函数的网络结构 ,运用最小二乘法进行解模糊。具有更高的学习精度和更快的收敛速度 ,解决了在多变量系统中采用模糊神经网络时学习收敛慢且易陷入局部极小点的问题。
An improved hybrid learning algorithm based on fuzzy neural network is proposed. The genetic algorithm is used to optimize the network structure of membership functions and the least square method is used to solve the problem. Has higher learning accuracy and faster convergence speed, and solves the problem of slow learning convergence and easy falling into local minima when using fuzzy neural networks in multivariable systems.
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