多层前馈模糊神经网络进行图象识别

模糊技术和神经网络在模式识别领域中已有了广泛应用，二者有着各自的优势。针对神经网络模式识别中所遇到的问题，为了进一步提高分类器在样本分布不清晰情况下的识别能力，本文提出了两种模糊将机制引入神经网络的方法—输入模糊化方法、隐层模糊化方法，并在此基础上分别构造了模糊神经网络。实验结果表明，模糊神经网络较好地结合了神经网络和模糊技术的优点，取得了比传统神经网络更好的识别结果。