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本文着重研究应用模糊神经网络来进行模式分类的问题，提出了一种基于模糊多层感知机的模式分类方法，学习方法采用自适应ＢＰ算法，这个网络最显著的特征是能处理网络输入，输出的不确定性和不准确性，并可以进行规则解释，输入隶属函数的中心和半径根据数据分布情况处动生成，输入向量由类隶属度决定，对该方法进行检验的结果表明它是是切害可行的，其分类的精度很高，明显优于非模糊分类器。 相似文献
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本文着重研究应用模糊神经网络来进行模式分类的问题,提出了一种基于模糊多层感知机的模式分类方法,学习方法采用自适应BP算法。这个网络最显著的特征是能处理网络输入、输出的不确定性和不准确性,并可以进行规则解释。输入隶属函数的中心和半径根据数据分布情况自动生成。输入向量由类隶属度决定。对该方法进行检验的结果表明它是切实可行的,其分类的精度很高,明显优于非模糊分类器。 相似文献
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