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1.
讨论了B样条基函数的特性，在此基础上证明了基于B样条隶属函数的层次模糊系统（HBFS）是全局逼近器这一重要结论。同时，根据基于B样条隶属函数的层次模糊系统与多子波神经网络在逼近问题上的等价性，对于多子波神经网络是否为全局逼近器这一问题给出了一种全新的证明方法。 相似文献
2.
把模糊子集的隶属函数取为B样条函数,利用B样条函数的正定性,紧密性和归一性,可以使得通常模糊系统输出中的分母削去,并且训练过程中权值的调整也限制在局部范围内。最后证明了其全局逼近特性。 相似文献
3.
B样条隶属函数的模糊神经网络研究 总被引：1，自引：0，他引：1
把模糊子集的隶属函数取为Ｂ样条函数，利用Ｂ样条函数的正定性，紧密性和归一性，可以使得通常模糊系统输出中的分母削法，并且训练过程中权值的调整也限制在局部范围内，最后证明了其全局逼近特性。 相似文献
4.
证明了通用层次径向基网络及通用层次模糊系统是全局逼近器这一重要结论,为其实际应用提供了坚实的的理论基础. 相似文献
5.
证明了通用层次径向基网络及通用层次模糊系统是全局逼近器这一重要结论，为其实际应用提供了坚实的理论基础。 相似文献
6.
将模糊C-均值(FCM)算法和模糊对向传播神经网络相结合,解决了模糊对向传播神经网络中模糊隶属度函数的自动生成问题,在此基础上结合TSK(Sugeno Tanaka Kang)模糊模型,提出了改进的模糊对向传播神经网络Improved FCP,并给出了学习算法.对两种典型的非线性模型进行实验研究,实验结果表明Improved FCP网络具有良好的非线性逼近能力. 相似文献
7.
新模糊神经网络模型及其建模应用研究 总被引：5，自引：1，他引：4
本文提出一个新的模糊神经网络模型，证明了它是一个全局逼近器，且具有物理意义明显，收敛速度快之优点，通过一个建模的实例表明，与典型的模糊神经网络建模系统相比，本文提出的新模糊神经网络，是一个更适用的建模工具。 相似文献
8.
将模糊C-均值(PCM)算法和模糊对向传播神经网络相结合，解决了模糊对向传播神经网络中模糊隶属度函数的自动生成问题，在此基础上结合卫张(Sugeno Tanaka Kang)模糊模型，提出了改进的模糊对向传播神经网络Improved FCP，并给出了学习算法。对两种典型的非线性模型进行实验研究，实验结果表明Improved FCP网络具有良好的非线性逼近能力。 相似文献
9.
针对模糊识别系统的不足,为了提高辐射源识别系统的识别正确率,构建了基于模糊RBF神经网络的辐射源识别系统,提出了一种等价型模糊RBF神经网络的结构和学习算法,采用五层神经网络结构来实现模糊系统的模糊化和规则推理,神经网络的所有节点和参数对应了模糊系统的隶属函数和推理过程.在仿真实验中,分别采用模糊识别系统、并联型模糊RBF神经网络、结构等价型模糊RBF神经网络进行辐射源识别,给出了三种算法在相同噪声环境下的仿真结果,表明等价型模糊RBF效神经网络有较高的正确识别率,具有更强的抗干扰能力,但运算量相对较大. 相似文献
10.
研究了模糊反向传播神经网络FBP(FuzzyBackpropagation)的函数逼近能力.给出了单调连续函数的FBP按序单调特性、连续映射定理以及非函数一致逼近定理,并且说明了FBP虽然能保持连续性映射,但不如原神经网络具有函数逼近能力. 相似文献