【摘 要】
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针对传统神经网络识别率低和泛化能力差的问题，提出了一种改进的自组织模糊神经网络（SOFNN）学习算法。以保存椭球基函数（EBF）层各个神经元的输出及输出之和为依据进行神经元的修改
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,江南大学数字媒体学院
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针对传统神经网络识别率低和泛化能力差的问题，提出了一种改进的自组织模糊神经网络（SOFNN）学习算法。以保存椭球基函数（EBF）层各个神经元的输出及输出之和为依据进行神经元的修改，删除和增加，进而得到网络的有效神经元，并减少样本训练的时间。用最小二乘法（RLsE）估计参数，用梯度下降法修改参数，保证网络收敛。与其他的模糊神经网络相比，在精确度、结构复杂性和抗干扰性方面的优越性，在真实数据集上得到了有效的验证。
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