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一种基于模糊神经网络加权的多维稀疏模糊推理方法
引用本文:刘文远,张庆大,王宝文,石岩.一种基于模糊神经网络加权的多维稀疏模糊推理方法[J].计算机科学,2008,35(4):193-196.
作者姓名:刘文远  张庆大  王宝文  石岩
作者单位:1. 燕山大学信息科学与工程学院,秦皇岛,066004
2. 九州东海大学工程学院信息系统系,日本
基金项目:国家科技部高新技术计划项目 , 河北省科技计划 , 河北省博士科研项目
摘    要:在稀疏规则库条件下,经典的插值理论针对一维稀疏规则库提出了各种不同的插值方法,取得了很多很好的经验;但对多维稀疏规则条件的近似推理研究很少,不仅存在着难以保证推理结果的凸性和正规性等问题,而且没有考虑到多维变量之间的联系即对结论的影响权值,造成推理结果的误差性更大.多变量规则的模糊插值推理是插值推理研究的重要方面,为了在多变量稀疏规则条件下得到好的插值推理效果,本文提出了一种基于模糊神经网络加权的多维模糊推理方法,为智能系统中的模糊推理提供了一个十分有用的工具.

关 键 词:多维稀疏模糊推理  模糊神经网络  权值  相似性

Multidimensional Fuzzy Reasoning Method Based on Weight of Fuzzy Neural Network
LIU Wen-Yuan,ZHANG Qing-Da,WANG Bao-Wen,SHI Yan.Multidimensional Fuzzy Reasoning Method Based on Weight of Fuzzy Neural Network[J].Computer Science,2008,35(4):193-196.
Authors:LIU Wen-Yuan  ZHANG Qing-Da  WANG Bao-Wen  SHI Yan
Affiliation:LIU Wen-Yuan1 ZHANG Qing-Da1 WANG Bao-Wen1 SHI Yan2(School of Information Science , Engineering,Yanshan University Qinhuangdao 066004)1 (School of Information Science,Kyushu Tokai University,Japan)2
Abstract:Interpolative reasoning is type of important reasoning approaches under sparse rules. Interpolative reasoning in one dimension has been researched widely, but the research in multi-dimension is lacking and a few existing approaches have some faults. These methods not only cannot guarantee the convexity of result, but also cannot consider the relation between many variables, weight of influenced conclusion. It leads to more error of inferential result. Interpolative reasoning in multi-dimension is an importa...
Keywords:Multidimensional sparse fuzzy reasoning  Fuzzy neural network  Weight  Similarity  
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