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BP网在模糊集隶属函数上的应用研究与仿真.pdf
第 卷 第 期 武 汉 化 工 学 院 学 报
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年 月
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文章编号!##$ $%’ ()###*#$ ##+% #$
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何毅斌 陈定方
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武汉化工学院机械工程系 湖北武汉
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武汉交通科技大学港口机械工程系 湖北武汉
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摘 要 讨论了用 神经网络进行模糊数的隶属度判断的可行性 并针对传统的 网络算法的缺点 提出
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了用动量因子引入动量项来减少学习过程的振荡 加速寻优速度的方法 并给出了用 算法和改进算法来
. . ,-
求解模糊数的隶属度的计算机仿真 仿真表明 神经网络可用于隶属度的判定 改进算法具有较高的寻优
1 ! .
,-
速度1
关键词 神经网络 算法 隶属度 动量因子
! 0 0 0
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中图分类号! +3 313 文献标识码!
2 4- 5
则 为 对模糊集 的隶属
[#.\.] ( *. ( *
X Z X Z X X R
# 引 言
度[\
1
众所周知模糊现象在自然界是大量存在的. 设有一组二维输入数据 由传统的数据分类
.
而模糊现象的分界却是含糊不清的 例如 要判别 的聚类方法 将这组数据分成不同的类 假设该数
1 . . 1
某人是否是 秃子 在 秃 与 不秃 之间是没有 据集被分成 类 ) ^ 如图 所示
! . .VV . . 1
7 8. 7 8 7 8 ^ _ _ _
严格的界限的 中间有一个过渡的区域 在进行
.
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