论文研究一种模糊神经网络的结构和参数的确定方法.pdf
结合FGP(FuzzyGridPartition,模糊网格划分)和FNN(FuzzyNeuralNetwork,神经网络)提出一种有效确定模糊神经网络模型中结构及参数的方法。该方法首先从样本数据中采用模糊网格划分确定出最佳规则数,从而可确定神经网络的结构;然后采用BP算法对神经网络进行调节,从而确定出模糊神经网络的参数。采用这种方法构建我国经济增长的模糊模型。研究表明这种方法构建的模糊神经网络具有更高的精度。
结合FGP(FuzzyGridPartition,模糊网格划分)和FNN(FuzzyNeuralNetwork,神经网络)提出一种有效确定模糊神经网络模型中结构及参数的方法。该方法首先从样本数据中采用模糊网格划分确定出最佳规则数,从而可确定神经网络的结构;然后采用BP算法对神经网络进行调节,从而确定出模糊神经网络的参数。采用这种方法构建我国经济增长的模糊模型。研究表明这种方法构建的模糊神经网络具有更高的精度。