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提出了一种新的神经网络学习算法.相对于其他学习算法,该算法侧重于网络参数的调整,通过对样本集的模糊推理、调整和分类学习来实现自适应的神经网络学习.结果表明,该算法能大大提高神经网络的学习速度和学习效率,并能从样本集中得到反常样本和小概率事件样本,对小概率事件样本有很好的学习能力.
一种基于模糊推理的神经网络学习算法
【摘 要】
：
提出了一种新的神经网络学习算法.相对于其他学习算法,该算法侧重于网络参数的调整,通过对样本集的模糊推理、调整和分类学习来实现自适应的神经网络学习.结果表明,该算法能
【机 构】
：
上海交通大学
【出 处】
：
上海交通大学学报
【发表日期】
：
2004年1期
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