基于高斯型分布模糊集的Fuzzy min-max人工神经网络

摘要：

提出了一种基于高斯型分布模糊集的Fuzzy min-max人工神经网络.它继承了原有Fuzzy min-max网的优点,并可以输入n维高斯分布的模糊量.该网络引入了模糊集贴近度的概念,对网络中的超盒隶属度函数进行了新的定义.最后在自动目标识别的仿真实验中,验证了该神经网络在实际应用中具有很好的适用性.

关键词： 人工神经网络 Fuzzy min-max网 有师训练 自动目标识别 高斯型分布模糊集

作者: 彭鹏菲 杨露菁 张青贵

作者单位: 海军工程大学信息与电气学院(湖北武汉)

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国控制与决策学术年会

会议地点: 黄山

会议语种:中文

页码: 519-520,524

在线出版日期: 2004-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）