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提出了一种基于熵聚类的模糊神经网络味觉信号识别系统模型,该模型利用聚类方法实现模糊输入空间划分和模糊IF-THEN规则提取,并使用梯度下降法对系统参数进行精炼.系统兼具有良好的可解释性和学习能力,对11种矿泉水味觉信号的识别实验结果表明了该系统的可行性和有效性.
基于熵聚类模糊神经网络味觉信号识别系统的研究
【摘 要】
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提出了一种基于熵聚类的模糊神经网络味觉信号识别系统模型,该模型利用聚类方法实现模糊输入空间划分和模糊IF-THEN规则提取,并使用梯度下降法对系统参数进行精炼.系统兼具有
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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计算机研究与发展
【发表日期】
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2004年3期
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