多输入模糊神经网络及其应用

摘要：

为了提高神经网络的训练速度和泛化能力,同时解决一般模糊神经网络由于输入增多而导致模糊规则膨胀的问题,提出了多输入模糊神经网络的结构和算法.此算法用取大取小运算部分代替网络的积和运算,同时提出一种获取重要规则的方法.最后将多输入模糊神经网络应用于建筑投标报价系统.仿真结果表明,本网络具有较快的训练速度和较高的泛化能力.

关键词：模糊神经网络、规则膨胀、投标报价系统

所属期刊栏目：25

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：大连理工大学校科研和教改项目

在线出版日期：2004-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1249-1252,1291