自组织模糊神经网络的结构辨识算法  

Structure Identification Algorithm for the Self-organizing Fuzzy Neural Network

作　　者：李浩[1] 梁娟[2] 

机构地区：[1]河南工程学院计算机科学与工程系,郑州450007 [2]河南机电高等专科学校计算机科学与技术系,河南新乡453002

出　　处：《河南师范大学学报（自然科学版）》2012年第4期130-132,共3页Journal of Henan Normal University(Natural Science Edition)

基　　金：河南省基础与前沿技术研究(112400430087;122300410353)

摘　　要：针对自组织模糊神经网络,提出了一种新的结构辨识算法.通过建立输入和输出相似性准则,提出一个用于提取模糊规则的新型聚类算法.所提方法的显著优点是克服了传统神经网络的维度灾难问题.New structure identification algorithm for the self-organizing fuzzy neural network is proposed. By consturcting the input and output similarity principle, a new clustering algorithm for extracting fuzzy rules is proposed. One of the main advantages of the proposed approach is that the problem of the curse of dimensionality for the traditional neural networks is overcome.

关 键 词：神经网络 聚类算法 结构辨识 参数调整 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]