| 随机模糊神经网络及在随机混沌时间序列预测中的应用 |
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| 引用本文： | 王军平,陈全世,田光宇. 随机模糊神经网络及在随机混沌时间序列预测中的应用[J]. 西安交通大学学报, 2003, 37(10): 991-994 |
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| 作者姓名： | 王军平 陈全世 田光宇 |
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| 作者单位： | 清华大学汽车安全与节能国家重点实验室,100084,北京 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划“八六三”重大专项资助项目 (2 0 0 3AA50 1 1 0 0 ) |
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| 摘 要： | 针对随机模糊神经网络(SFNN)的网络结构没有明确的物理含义，仅仅是一种实现随机模糊逻辑系统的计算结构的问题，对其网络结构进行了改进，重新定义了每层的节点原型。改进后每层之间的物理含义明确且节点数目减少，从而计算量有所减少。对于SFNN的参数和结构，可以分别通过参数学习算法和结构学习算法来优化。将SFNN用于随机混沌时间序列预测，仿真结果表明：该系统由于引入了随机的概念，使网络能更有效地防止噪声的干扰，因而更适合于工程应用。
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| 关 键 词： | 随机模糊神经网络 参数学习 结构学习 随机混沌时间序列 |
| 文章编号： | 0253-987X(2003)10-0991-04 |
| 修稿时间： | 2003-03-20 |
Stochastic Fuzzy Neural Network and Its Application to Prediction of Stochastic Chaotic Time Series |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | stochastic fuzzy neural network parameter learning structure learning stochastic chaotic time series |
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