基于修剪技术分级学习的动态模糊神经网络算法研究倡.pdf

文档介绍：第 28 卷第 1 .1
2011 年 1 月 Vol .2011No
Application Research puters Jan
基于修剪技术分级学习的动态模糊神经网络算法研究倡
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张德丰, 周灵, 孙亚民, 马子龙
(, 广东佛山 528000; , 南京 210094;
, 哈尔滨 150001)
摘要: 在唱中采用了修剪技术,可以检测到不活跃的模糊规则并加以剔除,从而获得更为紧凑的结构。
D FNN
在唱中,前提参数是在学习过程中自适应地进行调整。由于分级学习策略的应用,大大提高了学习的有效
D FNN
性,加之参数调整只限于线性参数,没有迭代学习,因而学习速度很快,这使得本算法应用于实时学习和控制成
为可能。最后针对实际案例进行了仿真分析,验证了该算法的有效性和高效性。
关键词: 动态模糊神经网络; 修剪技术; 模糊规则; 分级学习
中图分类号: 301畅6 文献标志码: 文章编号: 1001唱3695(2011)01唱0124唱03
TP A
: /. .
doi j issn
Research on graduation learning dynamic fuzzy work algorithm
based on pruning technique
唱 1 , 1 , 唱 2 , 唱 3
ZHANG De feng ZHOU Ling SUN Ya min MA Zi long
( Science, Foshan University, Foshan Guangdong 528000, China; puter Science Technology, Nanjing
&
University of Science Technology, Nanjing 210094, China; Electrical Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin
&
150001, China)
Abstract: 唱唱
Using a pruning唱, technique can detect non active fuzzy rules and to be eliminated and the availability. of 唱
pact structure in the D FNN, in the premise parameters are in the process. of adaptive learning to adjust , The way the applica唱
tion of learning, strategies greatly improved, the effectiveness of learning, Combined with linear parameter limited唱 p