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改进型模糊神经网络模型的构造

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:8
摘 要:利用模糊系统和神经网络的优势,构造一种改进型模糊神经网络模型.从极大-极小模糊算子的模糊神经元入手,提出改进的修改模糊权值的训练学习规则.改进后的模糊神经网络模型大大减少了运算量,提高了收敛速度.采用
  • 【题 名】改进型模糊神经网络模型的构造
  • 【作 者】刘云辉 李钟慎
  • 【机 构】华侨大学机电及自动化学院 福建泉州362021
  • 【刊 名】《华侨大学学报:自然科学版》2010年 第3期 256-259页 共4页
  • 【关键词】模糊神经网络模型 模糊神经元 学习规则 状态监测
  • 【文 摘】利用模糊系统和神经网络的优势,构造一种改进型模糊神经网络模型.从极大-极小模糊算子的模糊神经元入手,提出改进的修改模糊权值的训练学习规则.改进后的模糊神经网络模型大大减少了运算量,提高了收敛速度.采用此学习算法对实际汽轮发电机组运行状态进行监测,结果表明,模型具有较强的状态监测能力,达到预期的目的.
 
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