一种自组织模糊神经网络研究

摘要：

针对传统自组织神经网络神经元数必须预先确定的问题,提出了一种增长型自组织神经网络(Growing SOM)算法,该算法使得神经网络的结构可以根据实际需要在线修改.将其与模糊算法相结合,从而模糊控制能够在线调整模糊推理规则,使模糊规则数的确定摆脱人为经验的局限.仿真结果表明,本文提出的算法在解决非线性逼近问题上优越于传统自组织神经网络算法。

关键词： 自组织神经网络 模糊推理系统 非线性逼近 模糊算法

作者: 韩红桂 乔俊飞

作者单位: 北京工业大学,电子信息与控制工程学院,北京,100022

会议类型: 国内会议

会议名称: 2007年中国智能自动化会议

会议地点: 兰州

会议语种:中文

页码: 6-9

在线出版日期: 2007-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）