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模糊神经网络及其应用

李兆福  
【摘要】: 模糊系统和神经网络都是对人的智能的一种模拟,前者采用自顶向下的角度,而后者则是自底向上的角度。它们均可从给定的系统输入/输出数据中,建立系统的非线性模型。 但是,模糊系统和神经网络又有不同之处。神经网络可以从例子中学习,具有很强的自适应学习能力,但由于神经网络模型是无模型的预报器,因此要使学习结果满意,需要很多数据进行训练。另外,神经网络所获得的输入/输出关系无法用容易被人接受的方式表达出来。 相反,模糊系统是建立在被人容易接受的‘如果一则’表达方式上,而且它是建立在专家知识的基础之上,因此收敛快,但如何自动生成和调整隶属度函数和模糊规则,是一个棘手的问题。 本文研究了模糊系统和神经网络这两种人工智能的方法长处和短处,并将他们有机的结合在一起。同时把这些理论应用于自动组卷系统。完成了从理论到实践的一个跨越。


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