智能系统中获取模糊规则的神经网络方法

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智能系统中一类重要的定性知识要用模糊集理论中的模糊语言进行描述.本文在研究模糊定性知识形式描述和自组织竞争神经网络特性的基础上,提出了一种从一组具有数值特性的训练样本集中获取隶属函数和模糊规则的神经网络模型和方法.通过对Iris数据集的应用实验表明了该方法能对这一类数据进行有效的描述. An important class of qualitative knowledge in intelligent systems is described using vague language in fuzzy sets theory. Based on the description of the forms of fuzzy qualitative knowledge and the characteristics of self-organizing competitive neural networks, this paper proposes a neural network model and method for obtaining membership functions and fuzzy rules from a set of training samples with numerical characteristics. Experiments on Iris dataset show that this method can effectively describe this kind of data.
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