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基于模糊多层感知机的模式分类方法的研究
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摘要
本文着重研究应用模糊神经网络来进行模式分类的问题,提出了一种基于模糊多层感知机的模式分类方法,学习方法采用自适应BP算法。这个网络最显著的特征是能处理网络输入、输出的不确定性和不准确性,并可以进行规则解释。输入隶属函数的中心和半径根据数据分布情况自动生成。输入向量由类隶属度决定。对该方法进行检验的结果表明它是切实可行的,其分类的精度很高,明显优于非模糊分类器。
作者
秦妍
吴新垣
机构地区
武汉数字工程研究所
出处
《舰船指挥控制系统》
1997年第1期23-32,共10页
关键词
模式分类
神经网络
模糊多层感知机
BP算法
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
引文网络
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舰船指挥控制系统
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