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基于規(guī)則層隸屬度改進(jìn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究與應(yīng)用

發(fā)布時間:2020-12-08 02:12
  高維數(shù)據(jù)的提前預(yù)測已成為現(xiàn)今的一個研究熱點。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊系統(tǒng)是兩種常見的用于預(yù)測不確定性非線性函數(shù)的方法,但兩者都存在著某些缺陷;模糊系統(tǒng)缺乏自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是難于知識的表達(dá),同時其對數(shù)據(jù)的逼近能力受到其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的限制。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種將模糊邏輯推理在知識性結(jié)構(gòu)方面的特點與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自學(xué)習(xí)能力方面的優(yōu)勢結(jié)合起來的一種局部逼近網(wǎng)絡(luò),處理解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模糊數(shù)據(jù)處理方面與模糊邏輯在學(xué)習(xí)方面的相關(guān)問題,使其能更完善的處理非線性的相關(guān)問題。在詳細(xì)介紹了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論及模型的基礎(chǔ)上,了解了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由其規(guī)則層決定其輸出的學(xué)習(xí)機制,對數(shù)據(jù)的逼近能力取決于其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與隸屬度函數(shù);當(dāng)處理高維非線性數(shù)據(jù)時,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)則層會變得復(fù)雜且龐大,將會嚴(yán)重影響模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運算速度,降低網(wǎng)絡(luò)的運算能力。本文將研究思路放在了對規(guī)則層的聚類分析上,通過聚類將規(guī)則層中所攜帶信息量較少的結(jié)點規(guī)為一類,并將這類結(jié)點全部轉(zhuǎn)化為零結(jié)點,利用任何數(shù)與零相乘都為零的特性,來降低整個規(guī)則層的復(fù)雜度,形成一個新的更易計算的規(guī)則層。在具體的研究中對比了 K-means與模糊聚類兩種不同的聚類方法,通過... 

【文章來源】:安徽工業(yè)大學(xué)安徽省

【文章頁數(shù)】:72 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于規(guī)則層隸屬度改進(jìn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究與應(yīng)用


圖1-1技術(shù)路線圖??

模糊邏輯系統(tǒng)


圖2-1模糊邏輯系統(tǒng)??中可以看出,論域U上的點會通過模糊產(chǎn)生器會將論域U上的點映所需要的點,因而通過模糊產(chǎn)生器的集合U就會轉(zhuǎn)變成模糊集合,糊集合會通過模糊推理機,模糊推理機的運行過程主要由模糊規(guī)則糊規(guī)則庫一般是由在這個問題方面比較有權(quán)威的專家來制定,模糊糊推理機后得出來的就是我們想要的結(jié)果,但此時結(jié)果仍然處于一態(tài),所以這時候就需要反模糊化器,反模糊化器此時將得到的模糊們所需要的非模糊化結(jié)果,這些就是一個模糊邏輯系統(tǒng)簡化的工作經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??網(wǎng)絡(luò)是人類在醫(yī)學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,通過大量的單元人工處理結(jié)可以解決非線性難題的自適應(yīng)處理系統(tǒng)。它是通過模仿自然神經(jīng)系展而來的,試圖設(shè)計出一種能具備如人腦一樣處理信息能力的智能對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研宄將進(jìn)一步加深對人腦神經(jīng)系統(tǒng)的認(rèn)識與了解。??使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更近似于人類大腦信息處理的機理,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本屬性:??性。在我們自然界中物與物之間的關(guān)系多數(shù)都是呈現(xiàn)出非線性的特

結(jié)點,前饋,神經(jīng)元,順序


弱就利用有向加權(quán)弧的權(quán)值來表示。許多學(xué)者將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為兩大類:前饋??型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),他們作出如此分類的理由主要是根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的??功能以及效果來分類的,其結(jié)構(gòu)簡圖如圖2-2、圖2-3所示。??輸入結(jié)點??圖2-2前饋型網(wǎng)絡(luò)??每一個神經(jīng)元結(jié)點按從前到后的順序依次排列,并且后一個結(jié)點只接受前一??個結(jié)點的輸入,在這過程中既不存在著跨級輸入也不存在著輸出結(jié)果反過來影響??輸入過程中的參數(shù),這樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就稱之為前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??也是整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)世界中應(yīng)用最為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。輸入單元和計算單位是這類??12??


本文編號:2904272

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