一种新的模糊聚类神经网络及其在水资源评价中的应用  被引量:29

Fuzzy clustering neural network and its application to water resources assessment

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作  者:陈守煜[1] 李庆国[1] 

机构地区:[1]大连理工大学土木水利学院,辽宁大连116024

出  处:《水利学报》2005年第6期662-666,共5页Journal of Hydraulic Engineering

摘  要:本文在工程模糊集理论的基础上,融合香努(Kohonen)聚类网络与自适应谐振理论(AdaptiveResonanceTheory ,ART)的优点给出了一种新的模糊聚类神经网络,并将其应用于区域水资源评价中。网络模型融入模糊识别理论,增强了处理复杂水资源问题的能力,同时模糊竞争的学习算法改善了Kohonen网络学习效果。结合ART理论使得网络模糊类别数可以增加,因此具有较强的可塑性。最后。On the basis of fuzzy set theory for engineering, the Kohonen clustering network was combined with adaptive resonance theory to develop a new kind of fuzzy neural network. The approach was applied to the assessment of regional water resources. The integration of network model into fuzzy pattern recognition theory greatly improved the learning ability of the network and the adoption of adaptive resonance theory can increase the number of network model pattern. The feasibility and effectiveness of this proposed model and methodology were verified by an example.

关 键 词:模糊聚类 神经网络 香努聚类网络 自适应谐振理论 水资源评价 

分 类 号:TV213[水利工程—水文学及水资源]

 

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