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对一种基于RBF神经网络结构的模糊隶属度函数学习计算方法研究的探讨
作者姓名:唐守军
作者单位: 
摘    要:本文探讨了一种基于RBF神经网络结构的模糊隶属度函数学习算法的研究,并给出了验证该算法有效性的检验,检验结果表明了基于这种改进的RBF神经网络结构的隶属度函数的学习算法是比较有效的,在本文的基础上,还有以下的工作需要进一步研究:在线调节隶属度函数划分的中心值和宽度,利用遗传算法、免疫算法等进化算法优化RBF网络结构等等.

关 键 词:RBF  隶属度函数  仿真实验
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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