模糊神经网络中最大最小算子的连续化

摘要：

神经网络以其很强的学习能力而著称,但其缺点是不容易纳入人的推理知识,模糊推理系统的优缺点正好与其相反.因此将模糊逻辑与神经网络相结合,形成模糊神经网络,正可以取长补短,集学习,联想,识别,自适应及模糊信息处理于一体.本文主要探讨模糊神经网络中最大最小算子的连续化。

关键词： 模糊神经网络 最大最小算子 连续化 模糊推理系统 模糊信息处理

作者: 杨洁

作者单位: 大连理工大学应用数学系,大连,116024

会议类型: 国内会议

会议名称: 2005年全国高等学校计算数学年会暨第八届全国青年计算数学研讨会

会议地点: 辽宁大连

会议语种:中文

页码: 378-382

在线出版日期: 2005-10-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）