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基于三相连接的进化模糊神经网络及应用
引用本文:卓茗,孙增圻. 基于三相连接的进化模糊神经网络及应用[J]. 计算机工程与应用, 2005, 41(18): 188-190
作者姓名:卓茗  孙增圻
作者单位:清华大学计算机科学与技术系,国家智能技术与系统重点实验室,北京,100084;清华大学计算机科学与技术系,国家智能技术与系统重点实验室,北京,100084
基金项目:国家重点基础研究专项基金(编号:G2002cb312205),国家自然科学基金(编号:60174018),国家自然科学基金重大研究计划专项基金(编号:90205008)的联合资助
摘    要:介绍了一种新型的进化模糊神经网络,规则节点层融入了三相电路的连接方式,用于在线的监督学习或者无人监督学习。使用进化聚类方法,模糊规则在系统执行过程中进行创建和更新,并且采用遗传算法即时优化进化聚类的结果,通过T-S模型模糊推理系统计算输出。

关 键 词:三相连接方式  进化模糊神经网络  进化聚类  在线学习
文章编号:1002-8331-(2005)18-0188-03

Application of Tri-Phase Connected Mode Based Evolving Fuzzy Neural Network
Zhuo Ming,Sun Zengqi. Application of Tri-Phase Connected Mode Based Evolving Fuzzy Neural Network[J]. Computer Engineering and Applications, 2005, 41(18): 188-190
Authors:Zhuo Ming  Sun Zengqi
Abstract:This paper presents a new type of evolving fuzzy neural network,and rule nodes layer is amalgamated with connected mode of tri-phase electro-circuit,for supervised or unsupervised on-line learning.An evolving clustering method is employed,and new fuzzy rules are created and updated during the operation of the system.Genetic Algorithm is applied to optimize the result of clustering instantly,then,calculates the output by fuzzy inference system based on T-S fuzzy models.
Keywords:tri-phase connected mode  Evolving Fuzzy Neural Network(EFNN)  evolving clustering  on-line learning  
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