10.12132/ISSN.1673-5048.2019.0254
基于集群智能优化的模糊神经网络设计与应用
在分析模糊神经网络(FNN)的结构和参数的基础上,通过引入一个布尔变量作为网络的结构参数,进而把FNN的设计问题转化为一个多变量函数优化问题,提出了一种混合集群智能优化算法,给出了其二进制编码(BIOA)和实数编码(RIOA)的实现形式.分别用BIOA和RIOA对FNN的结构参数和前件参数进行协同进化,得到最优前件参数后,采用最小二乘法计算结论参数.采用此方法设计FNN,对太阳黑子数目进行建模.结果表明,所设计的FNN不仅结构简化,而且精度和泛化能力也得到提高.
模糊神经网络、混合集群智能优化算法、协同进化、最小二乘法、网络结构
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TJ760;TP18(火箭、导弹)
2021-06-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
87-92