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题名基于模糊神经网络的机场噪声烦恼度模型学习
被引量：3
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作者
冯霞
张聪颖
卢敏
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机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
中国民航信息技术科研基地
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第12期3396-3401,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61139002)
国家863高技术研究发展计划基金项目(2012AA063301)
+3 种基金
中国民用航空局科技基金项目(MHRD201130)
中央高校科研业务经费基金项目(3122013P013
3122013C005)
国家科技支撑计划课题基金项目(2014BAJ04B02)
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文摘
鉴于机场噪声烦恼度模型的模糊规则量较大,采用传统的基于梯度的模糊神经学习算法存在计算量大、收敛速度慢、学习效率低的问题,提出一种基于模糊神经网络的机场噪声烦恼度模型混合学习方法。基于聚类思想,重新对模糊集合进行分组,采用先粗学习后细学习的间接学习方法;改进传统的基于梯度的模糊神经学习算法,将该算法应用到间接学习过程中,即混合学习方法。实验结果表明,该混合学习方法可以快速收敛,缩短学习时间,减少误差求解过程中的计算量,提高模型的学习效率。
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关键词
机场噪声烦恼度模型
模型学习
模糊神经网络
改进的学习算法
混合学习方法
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Keywords
airport noise annoyance model
model learning
fuzzy neural network
improved neural-fuzzy learning algorithm
mixed learning method
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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