文献类型：期刊文章

作　　者：阿孜古丽.牙会甫[1] 左孝凌[2]

机构地区：[1]新疆工学院计算机系,乌鲁木齐830008 [2]上海交通大学计算机科学与工程系,上海200030

出　　处：《计算机应用与软件》

年　　份：2000

卷　　号：17

期　　号：8

起止页码：21-31

语　　种：中文

收录情况：CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、IC、JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：本文引入模糊控制机制,对文献[1]的具有正态模糊网络参数的前馈式模糊神经网络学习算法进行改进,提出了一种效率更好的F-BP学习算法。在此算法中,采用近似模糊推理技术来确定网络的学习率、动量因子、加速系数三个学习参数,使得这些学习参数在网络的学习过程中,根据学习时间的长短、误差大小及误差变化情况,进行动态调整,从而提高学习效率。最后,通过实例考查了F-BP学习算法的性能,并讨论了学习参数的调整对学习效率的影响。

关 键 词：模糊神经网络 模糊推理 学习算法 F-BP算法  

分 类 号：TP183]