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题名一种密度聚类模糊神经网络的建模方法
被引量：3
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作者
满春涛
曹永成
张礼勇
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机构
哈尔滨理工大学自动化学院
黑龙江东方学院
哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院
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出处
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第4期455-458,共4页
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基金
黑龙江省自然科学基金项目(F2007-09)
黑龙江省教育厅科技项目(11531058)
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文摘
针对仅依赖于输入输出样本数据的复杂系统建模问题,借鉴模式识别聚类分析的理论思想,提出了基于密度聚类提取样本数据模糊规则的理论和方法,通过密度聚类法提取样本数据输入输出变量间的内在规则,并根据密度聚类提取规则的特点,建立了基于密度聚类的模糊逻辑推理方法,确立了一种基于密度聚类的模糊神经网络(DFNN)模型结构。以石化过氧化氢异丙苯(CHP)分解反应过程为对象,进行了仿真建模比较分析,结果表明在模型精度和可靠性上,均优于基于C均值聚类提取规则的模糊神经网络(CFNN),验证了DFNN建模方法的有效性。
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关键词
模糊神经网络
模糊推理
密度聚类法
C均值算法
chp分解过程建模
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Keywords
fuzzy neural network
fuzzy reasoning
density clustering
C-means, chp decomposing process model
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于密度聚类的模糊神经网络和CHP分解过程建模
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作者
曹永成
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机构
黑龙江东方学院计算机与电气工程学部
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出处
《佳木斯大学学报（自然科学版）》
CAS
2008年第4期539-541,566,共4页
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文摘
针对基于样本数据的复杂系统建模问题,提出了基于密度聚类的模糊神经网络(DFNN)的建模方法,研究了利用密度聚类原理提取数据样本的内在规则的理论和方法,提取的规则能较好地反映样本数据输入输出的对应联系,根据提取的规则给出了模糊神经网络的模型结构.本文以化工生产过程过氧化氢异丙苯(CHP)分解反应过程为对象进行仿真建模,结果显示在模型精度和可靠性上均优于基于c均值聚类提取规则的模糊神经网络模型(CFNN).
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关键词
模糊神经网络
模糊推理
密度聚类法
c均值算法
chp分解过程建模
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Keywords
fuzzy neural network
fuzzy reasoning
density clustering
c - means
chp decomposing process model
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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