【摘要】：本文將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入、權(quán)值以及徑向基函數(shù)設(shè)為折線模糊數(shù),構(gòu)造了一類折線RBF模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).以三角模糊數(shù)為例,討論了折線RBF模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)訓(xùn)練方法,通過實(shí)例驗(yàn)證了該網(wǎng)絡(luò)對模糊值函數(shù)的逼近性能.
[Abstract]:In this paper, the input, weight and radial basis function of RBF neural network are set as broken line fuzzy numbers, and a class of broken line RBF fuzzy neural networks is constructed. Taking triangular fuzzy number as an example, the parameter training method of broken line RBF fuzzy neural network is discussed, and the approximation performance of the network to fuzzy valued function is verified by an example.
【作者單位】： 天津商業(yè)大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)(AHSKY2015D79)
【分類號(hào)】：O159;TP183

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本文編號(hào)：2518454