基于IREA的模糊神经网络及其在网络拥塞预测中的应用

来源 :系统仿真学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：mgghz

【摘要】

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将粗糙集从原始数据中提取数据的能力和模糊神经网络的推理能力有效地集成起来.使用增量式规则提取算法(IREA)从原始数据中抽取构建模糊神经网络(FNN)所需的规则集.与传统的

【作者】

：

戚湧於东军杨静宇刘风玉

【机构】

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南京理工大学计算机系

【出处】

：

系统仿真学报

【发表日期】

：

2004年5期

【关键词】

：

粗糙集模糊神经网络增量规则提取网络拥塞 Rough Set Fuzzy Neural Networks Incremental Rule Extracti

【基金项目】

：

国家自然科学基金

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将粗糙集从原始数据中提取数据的能力和模糊神经网络的推理能力有效地集成起来.使用增量式规则提取算法(IREA)从原始数据中抽取构建模糊神经网络(FNN)所需的规则集.与传统的模糊神经网络相比较,使用IREA算法构建的FNN具有较短的规则长度和更少的规则条数.网络拥塞仿真试验验证了本文所述方法的优越性.

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