一种基于模糊神经网络加权的多维稀疏模糊推理方法

摘要：

在稀疏规则库条件下,经典的插值理论针对一维稀疏规则库提出了各种不同的插值方法,取得了很多很好的经验;但对多维稀疏规则条件的近似推理研究很少,不仅存在着难以保证推理结果的凸性和正规性等问题,而且没有考虑到多维变量之间的联系即对结论的影响权值,造成推理结果的误差性更大.多变量规则的模糊插值推理是插值推理研究的重要方面,为了在多变量稀疏规则条件下得到好的插值推理效果,本文提出了一种基于模糊神经网络加权的多维模糊推理方法,为智能系统中的模糊推理提供了一个十分有用的工具.

关键词：多维稀疏模糊推理、模糊神经网络、权值、相似性

所属期刊栏目：35

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技部高新技术计划项目2005EJ000017;河北省科技计划02547015D;河北省博士科研项目B2002118

在线出版日期：2008-06-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：193-196