模糊聚类分析在模糊神经网络结构优化中的应用  

Fuzzy Clustering Analysis for Optimizing the Structure of Fuzzy Neural Network

作　　者：姚宏伟[1] 梅晓榕[1] 庄显义[1] 

机构地区：[1]哈尔滨工业大学控制工程系,哈尔滨150001

出　　处：《高技术通讯》2000年第10期64-66,63,共4页Chinese High Technology Letters

基　　金：国家自然科学基金资助项目!( 5 9675 0 0 8)

摘　　要：研究了模糊聚类分析在多变量模糊神经网络的结构确定中的应用。在传统的模糊C 均值算法的基础上 ,给出了一个衡量聚类有效性的函数和确定模糊指数的启发式方法 ,并给出了应用该算法的具体的模糊神经网络模型。Application of fuzzy clustering analysis is investigated for the structure identification of fuzzy neural network. Based on the classical fuzzy cmeans(FCM), a function for measuring clustering validity and a heuristic method to calibrate the fuzzy exponet iteratively are defined, and a practical fuzzy neural network model is proposed.

关 键 词：模糊神经网络 模糊聚类 有效性函数 模糊指数 结构 优化 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]