基于模糊多层感知机的模式分类方法的研究  

作　　者：秦妍[1] 吴新垣[1] 

机构地区：[1]武汉数字工程研究所,430074

出　　处：《舰船指挥控制系统》1997年第1期23-32,共10页

摘　　要：本文着重研究应用模糊神经网络来进行模式分类的问题,提出了一种基于模糊多层感知机的模式分类方法,学习方法采用自适应BP算法。这个网络最显著的特征是能处理网络输入、输出的不确定性和不准确性,并可以进行规则解释。输入隶属函数的中心和半径根据数据分布情况自动生成。输入向量由类隶属度决定。对该方法进行检验的结果表明它是切实可行的,其分类的精度很高,明显优于非模糊分类器。

关 键 词：模式分类 神经网络 模糊多层感知机 BP算法 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]