【摘 要】
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在分析目前常用反向传播算法改进方法优缺点的基础上，提出用共轭梯度法对自适应模糊神经推理系统进行改进的训练算法，在训练中用Fletcher-Reeves方法计算上次搜索方向对新搜索
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林大学机械科学与工程学院
【基金项目】
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吉林省科技发展基金资助项目(20040333)。
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在分析目前常用反向传播算法改进方法优缺点的基础上，提出用共轭梯度法对自适应模糊神经推理系统进行改进的训练算法，在训练中用Fletcher-Reeves方法计算上次搜索方向对新搜索方向的影响因数，在混沌时间序列预测和复杂非线性函数逼近的应用实例证明，改进后的算法收敛次数减少，训练速度加快。结合MATLAB的模糊工具箱，详述了如何在已有标准算法基础上进行算法改进。目前计算机辅助工艺设计受诸多复杂非线性问题的困扰发展缓慢，利用自适应模糊神经推理系统的自学习、自适应和逻辑推理能力，将改进后的算法用于逼近误差复映系
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