基于改進GA的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)學習算法及其應用的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、模糊系統(tǒng)理論為處理不確定性信息提供了一種方法；神經(jīng)網(wǎng)絡常用于非線性映射的逼近；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡吸收了模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡二者的優(yōu)點，是一種常用的處理非線性問題的有力工具，它的學習算法是其理論與應用研究中最關鍵的一個方面，由于結(jié)構(gòu)學習通?？梢赞D(zhuǎn)化為參數(shù)學習，故模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)學習問題是一個非常值得研究的課題。 本文首先分析了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡，遺傳算法，以及非線性系統(tǒng)建模和自適應濾波的發(fā)展和現(xiàn)狀。在介紹模糊系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡的原理及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡

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