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针对随机模糊神经网络缺乏自适应性，引入广义高斯函数和广义随机模糊神经网络，使系统中隶属函数具有自适应性；并对参数进行遗传退火算法优化，使系统具有最佳结构和参数。以随机混沌时间序列为例进行仿真预测分析，结果表明广义随机模糊神经网络能够更好地预测原随机混沌时间序列，精度良好，具有抗噪声干扰能力．
广义随机模糊神经网络及在随机混沌时间序列预测中的应用
【摘 要】
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针对随机模糊神经网络缺乏自适应性，引入广义高斯函数和广义随机模糊神经网络，使系统中隶属函数具有自适应性；并对参数进行遗传退火算法优化，使系统具有最佳结构和参数。以随机混
【机 构】
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襄樊学院物理系
【出 处】
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噪声与振动控制
【发表日期】
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2006年2期
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