模糊感知器相关论文
现代科技的飞速进步促使控制理论向着更复杂，严密的方向发展.这其中模糊控制和神经网络(NN)控制由于其非线性和不依赖对象的数学模......
本文提出了变系数部分线性模型估计和非线性感知器估计的新方法。人工神经网络是一种机器语言算法,可以在没有任何假设条件的情形......
模糊感知器的主要功能是通过权值的学习来判别样本所属的类别.对一种基于模糊逻辑运算的带递归的模糊感知器进行了研究,其网络结构......
给出了用模糊感知器学习算法和(ε,δ)准则估计多元线性回归模型回归系数的详细算法,讨论了学习速率、ε和δ的设定;并与经典的回......
隶属函数应能客观反映模式的不确定性分布情况,模糊神经分类器中为每个输入特征划分相同数量的模糊变量显然是不合理的.针对这一问......
讨论在样本模糊可分条件下，基于特定随机输入样本的模糊δ规则的收敛性。基于特定随机输入是指样本按轮次输入网络，每一轮按照随机排......
移动机器人在运动过程中所获得的传感器信息是动态且不确定的.移动机器人的控制采用了基于行为的结构,它能够克服环境的不确定性,......
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......
针对一类基于模糊感知器的神经模糊分类器,分析了隶属函数限制条件对分类结果的影响.并根据模糊密度的概念,提出一种为输入特征选......
针对带递归的模糊感知器,提出模糊δ-规则,其中样本以完全随机顺序输入。证明了若训练样本模糊可分,在一定条件下,算法有限收敛,即......
模糊集合与神经计算在信息处理领域都扮演着重要的角色。模糊逻辑与神经网络是为信息处理系统提供不同处理能力的不同计算模型。上......
利用模糊感知器人工神经元网络尝试建立一个智能型路面性能预测模型 ,对神经网络原理和模型结构进行了系统的理论分析 ,给出了详细......
神经网络和模糊系统都是模拟人的思维,能够解决许多传统技术无法解决的非线性、不确定性的复杂问题,在机器学习领域具有重要作用.......
