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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.针对这一问题,根据模糊积分的思想,本文通过分析隶属函数的变化曲线来确定模糊密度,以此为依据为输入特征划分合适的模糊变量,并以Iris数据集为例验证了该方法的有效性.
一种基于模糊感知器的模糊神经分类器
【摘 要】
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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.针对这一问题,根据模糊积分的思想,本文通过分析隶属函
【机 构】
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华南理工大学电子通信工程系
【出 处】
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控制理论与应用
【发表日期】
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2002年1期
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