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论文研究-基于有效神经元的自组织模糊神经网络算法.pdf
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2019-09-07
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针对传统神经网络识别率低和泛化能力差的问题,提出了一种改进的自组织模糊神经网络(SOFNN)学习算法。以保存椭球基函数(EBF)层各个神经元的输出及输出之和为依据进行神经元的修改,删除和增加,进而得到网络的有效神经元,并减少样本训练的时间。用最小二乘法(RLSE)估计参数,用梯度下降法修改参数,保证网络收敛。与其他的模糊神经网络相比,在精确度、结构复杂性和抗干扰性方面的优越性,在真实数据集上得到了有效的验证。
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