作　　者： ; ; ; ;

机构地区： 佛山科学技术学院电子与信息工程学院计算机系

出　　处： 《系统仿真学报》 2010年第7期1646-1650,共5页

摘　　要： 提出了一种新型的动态模糊神经网络算法,该动态模糊神经网络的结构基于扩展的径向基网络。其算法的最主要特点是:采用修剪技术与参数调整,从而可以获得重要的规则以及更新前提参数的中心和宽度。这一思想等价于把全局算法分解为一系列解耦的算法。最后通过对函数逼近来验证动态模糊神经网络逼近能力的有效性。仿真结果表明,由于使用了修剪技术与参数调整使得动态模糊神经网络具有紧凑的系统结构、强大的泛化能力以及快速的学习速度。 A kind of new dynamic fuzzy neural network algorithm was proposed,and this dynamic fuzzy neural network structure is based on expansion radial base network.Its algorithm＇s most main feature is：the pruning technology and the parameter adjustment are used,to obtain the important rule as well as the renewal premise parameter center and the width.It is equivalent that the overall situation algorithm is decomposed into a series of decoupling algorithm.Finally,the dynamic fuzzy neural network is confirmed through approximation of function to approach ability the validity.The simulation result indicates that the trim technology and the parameter adjustment are used to enable the dynamic fuzzy neural network to have the compact system structure,the formidable pan-ability as well as the fast study speed.

关 键 词： 动态模糊神经网络 修剪技术 参数调整

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]