模糊神经网络模型混沌混合优化学习算法及应用

来源 :控制与决策 | 被引量 : 0次 | 上传用户：rambo0316

【摘要】

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基于混沌优化的思想,提出一种新的模糊模型的优化学习算法.将模糊推理规则转化为模糊RBF网络模型,用模糊C均值(FCM)聚类算法和分区效验熵得到模型结构,用混沌变换序列寻优得

【作者】

：

秦斌吴敏王欣

【机构】

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中南大学,中南大学,株洲工学院

【出处】

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控制与决策

【发表日期】

：

2005年3期

【关键词】

：

模糊模型径向基网络模糊聚类混合混沌优化终点磷含量 Chaos theory Data processing Neural networks Optimi

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基于混沌优化的思想,提出一种新的模糊模型的优化学习算法.将模糊推理规则转化为模糊RBF网络模型,用模糊C均值(FCM)聚类算法和分区效验熵得到模型结构,用混沌变换序列寻优得到优化的中心初值群,用FCM获得最优聚类中心,最后获得模糊神经网络模型.将该方法应用于转炉终点磷含量预报模型,取得了较好的结果.

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