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基于模糊统计的隶属函数神经网络实现方法
引用本文:袁中选 徐柏龄. 基于模糊统计的隶属函数神经网络实现方法[J]. 南京大学学报(自然科学版), 1996, 32(3): 421-426
作者姓名:袁中选 徐柏龄
作者单位:南京大学声学研究所,近代声学国家重点实验室
摘    要:采用模糊统计方法获得有限对离散的隶属函数关系,并用神经网络将此关系综合成连续函数表达形式。这一方法进一步完善了隶属函数的统计求法,丰富了经典插值方法,有利于模糊数学理论应用于希望实现并行处理的模式识别等研究领域。

关 键 词:模糊统计 隶属函数 神经网络 模式识别

IMPLEMENTATION OF MEMBERSHIP FUNCTIONS WITH FUNCTIONAL-LINK NETWORK BASED ON FUZZY STATISTICAL METHOD
Yuan Zhongxuan, Xu Boling,Yu Chongzhi. IMPLEMENTATION OF MEMBERSHIP FUNCTIONS WITH FUNCTIONAL-LINK NETWORK BASED ON FUZZY STATISTICAL METHOD[J]. Journal of Nanjing University: Nat Sci Ed, 1996, 32(3): 421-426
Authors:Yuan Zhongxuan   Xu Boling  Yu Chongzhi
Abstract:
Keywords:Fuzzy statistics  Membership function  Neural network  Pattern recognition  
本文献已被 CNKI 维普 等数据库收录!
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