10.3969/j.issn.1671-1815.2010.13.018
基于密度聚类补偿模糊神经网络的建模方法
补偿模糊神经网络是综合补偿模糊逻辑和神经网络的混合系统.提出了将密度聚类算法运用到补偿模糊神经网络的输入模糊化和规则提取中.通过该方法对非线性系统的建模,仿真结果证明改进后的网络在提取规则、误差精度、收敛速度等方面均优于传统补偿模糊神经网络.
补偿模糊神经网络、密度聚类、建模、模规则
10
TP273.4(自动化技术及设备)
2010-06-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
3106-3109