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| 模糊对向传播神经网络的学习算法 | |
| 引用本文： | 张志华,郑南宁,史罡.模糊对向传播神经网络的学习算法[J].电子学报,1999,27(11):99-101. |
| 作者姓名： | 张志华 郑南宁 史罡 |
| 作者单位： | 西安交通大学人工智能与机器人研究所!西安710049 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金重点资助项目!(No .6 973 5 0 10 ) |
| 摘 要： | 模糊对向传播神经网络的学习算法由输入层至竞争层的连接权向量和竞争层到输出层的连接权向量两部分的学习组成，对于前者，分别选用聚类法和工下降法，本文研究了模糊对向传播神经网络的两种学习算法从理论上分析了这两种算法的性质，把算法应用于著名Ｍａｃｋｅｙ－Ｇｌａｓｓ混沌时间序列预测问题中，实验结果表明后一种算法的学习精度及泛化能力较前一种算法要好，但前者的学习速度要快。 |
| 关 键 词： | 对向传播 神经网络 模糊度因子 时间序列预测 |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ | |