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一种新型模糊神经网络函数逼近器
引用本文:马恒,贾传荧.一种新型模糊神经网络函数逼近器[J].计算机工程与应用,2004,40(33):92-94.
作者姓名:马恒  贾传荧
作者单位:1. 大连海事大学航海技术研究所,大连,116026;辽宁工程技术大学资源与环境工程学院,阜新,123000
2. 大连海事大学航海技术研究所,大连,116026
摘    要:论文提出了一种新型模糊小脑模型神经网络(NFCMAC),它采用模糊隶属度函数作为接收域函数,能够获得较常规CMAC连续性强且有解析微分的复杂函数近似,具有计算量少,学习效率高等优点。同时研究了NFCMAC接受域函数的映射方法、隶属度函数及其参数的选取规律和学习算法。仿真结果表明NFCMAC具有良好的泛化能力和逼近精度,具有较高的收敛速度。

关 键 词:函数逼近器  新型模糊小脑模型神经网络  接受域函数
文章编号:1002-8331-(2004)33-0092-03

A New Type Fuzzy Neural Network Function Approximator
Ma Heng , Jia Chuanying.A New Type Fuzzy Neural Network Function Approximator[J].Computer Engineering and Applications,2004,40(33):92-94.
Authors:Ma Heng  Jia Chuanying
Affiliation:Ma Heng 1,2 Jia Chuanying 11
Abstract:A new type fuzzified Cerebellar Model Articulation Controller CMAC(NFCMAC)is proposed,in which the fuzzy membership functions are utilized as the receptive field functions.By using NFCMAC,the approximation of complex functions can be obtained which is more continuous than using conventional CMAC.The mapping of receptive field functions,the selection law of membership with its parameters and the learning algorithm are presented in the paper.The simulation results show that NFCMAC has good generalization,proper approximate accuracy and high convergence speed.
Keywords:function approximator  New Type Fuzzified CMAC(NFCMAC)  receptive field function
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