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基于神经元的动态系统模糊关系模型及其学习算法

A Neuron-Inspired Fuzzy Relation Model of Dynamic System And Its Learning Algorithms
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摘要 本文直接针对模糊集,提出了三种基于模糊集运算的逻辑神经元,即AND.OR和AND/DR.基于上述神经元,提出了一种应用于动态系统建模的实用的模糊关系网络模型,通过一个简单实例,证实了上述模型建模算法的学习能力和快速计算能力。 In view of fuzzy sets and their operations,three kinds of logical neurons,i,e.,AND,OR and AND/OR neurons can be chassified into two types:weighted and relational.Using AND,OR and AND/OR neurons,a fuzzy relational model for dynamic system modeling is provided as well as its learning algorithms.By a simple example,the soundness and learning capability of the algorithms are verified.
出处 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 1997年第4期66-71,共6页 Journal of National University of Defense Technology
基金 图防科技预研基金 国防科技大学青年基金
关键词 模糊神经元 动态系统 建模 学习算法 Fuzzy Neurons, Dynamic System, Learning Algorithm, Modeling
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