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针对一类用于解决分类问题的模糊感知器，提出完全随机输入的模糊争规则，并给出训练样本模糊可分的定义。实例表明，利用该算法可以有效地解决模糊可分样本的分类问题，在有限步迭代后就达到收敛，即有限步训练后网络能将所有样本正确分类。
利用模糊感知器解决模糊可分样本的分类问题
【摘 要】
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针对一类用于解决分类问题的模糊感知器，提出完全随机输入的模糊争规则，并给出训练样本模糊可分的定义。实例表明，利用该算法可以有效地解决模糊可分样本的分类问题，在有限步迭代
【机 构】
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大连工业大学信息科学与工程学院
【出 处】
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大连工业大学学报
【发表日期】
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2009年1期
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