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本发明涉及一种模糊神经Petri网优化算法，其技术特点包括：针对模糊神经Petri网(fuzzyneuralPetrinet，FNPN)学习算法计算精度低、收敛性差及训练过程中网络震荡性较大的问题，提出一种优化的FNPN算法。本算法采用两种S型连续函数分别表示变迁使能及变迁点燃后的新标记值，并在传统参数修正公式的基础上考虑修正前的数值进而增加新型的动量项。本发明验证了优化后的参数修正算法可以保证FNPN网络的收敛性。本发明设计合理，提出的FNPN优化算法利用带有不同参数的S型函数不仅使得F
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113705765 A
(43)申请公布日
2021.11.26
(21)申请号 20201
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