基于模糊多层感知机的模式分类方法的研究 |
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作者姓名: | 秦妍 吴新垣 |
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摘 要: | 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。
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关 键 词: | 模式分类 神经网络 模糊多层感知机 BP算法 |
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