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一种获取与优化模糊规则基的混合学习算法
被引量：
8
1
作者
汤永川
黄天民
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2000年第1期102-105,共4页
提出了一种二层学习算法来优化模糊规则基。利用TakagiSugeno模糊神经网络对一个模糊规则基进行参数学习,学习方法为梯度下降法,然后利用遗传算法对规则基进行结构调整,采用二进制编码方法,一条规则对应于一个基因位,一个规则基对应于...
提出了一种二层学习算法来优化模糊规则基。利用TakagiSugeno模糊神经网络对一个模糊规则基进行参数学习,学习方法为梯度下降法,然后利用遗传算法对规则基进行结构调整,采用二进制编码方法,一条规则对应于一个基因位,一个规则基对应于一条染色体。这种二层优化方法能较好地减少模糊规则基的冗余度,化简模糊规则基。
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关键词
神经网络
混合学习算法
模糊规则基
模糊逻辑
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职称材料
题名
一种获取与优化模糊规则基的混合学习算法
被引量：
8
1
作者
汤永川
黄天民
机构
西南交通大学应用数学系
出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2000年第1期102-105,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目! ( 6 98740 3 3 )
四川省科学技术委员会资助项目
文摘
提出了一种二层学习算法来优化模糊规则基。利用TakagiSugeno模糊神经网络对一个模糊规则基进行参数学习,学习方法为梯度下降法,然后利用遗传算法对规则基进行结构调整,采用二进制编码方法,一条规则对应于一个基因位,一个规则基对应于一条染色体。这种二层优化方法能较好地减少模糊规则基的冗余度,化简模糊规则基。
关键词
神经网络
混合学习算法
模糊规则基
模糊逻辑
Keywords
neural
network
takagi
sugeno
rule
base
genetic
algorithm
optimization
分类号
O159 [理学—数学]
TP18 [理学—基础数学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种获取与优化模糊规则基的混合学习算法
汤永川
黄天民
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2000
8
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