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一种鲁棒性较强的新神经元模型及其在模糊推理中的应用
引用本文:徐蔚鸿,赵海涛,叶有培,杨静宇. 一种鲁棒性较强的新神经元模型及其在模糊推理中的应用[J]. 计算机应用, 2002, 22(10): 38-40
作者姓名:徐蔚鸿  赵海涛  叶有培  杨静宇
作者单位:1. 南京理工大学,计算机系,江苏,南京,210094;长沙电力学院,数学与计算机系,湖南,长沙,410077
2. 南京理工大学,计算机系,江苏,南京,210094
基金项目:国家自然科学基金项目 (60 0 72 0 34)
摘    要:提出一种具有较强鲁棒性的神经元模型,能实现与、或和混合-并模糊逻辑运算。利用该神经元模型,构造了一个神经网络,基于该网络的模糊推理方法远比Zadeh的CRI方法更易于满足模糊推理的一致性要求,可望在面向医学和人文社会科学等领域的模糊专家系统及模糊决策支持系统中获得应用。

关 键 词:鲁棒性 神经元模型 模糊推理 神经网络
文章编号:1001-9081(2002)10-0038-03
修稿时间:2002-04-22

A New Robust Neuron Model and Its Application in Fuzzy Inference
XU Wei hong ,,ZHAO Hai tao ,YE You pei ,YANG Jing yu. A New Robust Neuron Model and Its Application in Fuzzy Inference[J]. Journal of Computer Applications, 2002, 22(10): 38-40
Authors:XU Wei hong     ZHAO Hai tao   YE You pei   YANG Jing yu
Affiliation:XU Wei hong 1,2,ZHAO Hai tao 1,YE You pei 1,YANG Jing yu 1
Abstract:
Keywords:fuzzy neuron  robustness  fuzzy inference  CRI
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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