模糊神经网络中最大最小算子的连续化  

CONTINUOUS GENERALIZATION OF MAN-MIX OOPERATOR IN FUZZY NEURAL NETWORK

作　　者：杨洁[1] 

机构地区：[1]大连理工大学应用数学系,大连116024

出　　处：《高等学校计算数学学报》2005年第S1期378-382,共5页Numerical Mathematics A Journal of Chinese Universities

摘　　要：1 前言神经网络以其很强的学习能力而著称(文献[1]),但其缺点是不容易纳入人的推理知识,模糊推理系统的优缺点正好与其相反．因此将模糊逻辑与神经网络相结合,形成模糊神经网络(文献[2],[3]),正可以取长补短,集学习,联想,识别,自适应及模糊信息处理于一体．Continuous functions are proposed to approximate max-min operators ∧ and ∨ used in fuzzy neural networks, such that the usual analytic methods can be applied to the analysis of discontinuous max-min operators.

关 键 词：Fuzzy neural network Fuzzy relational neural network. 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]