张庆大
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：燕山大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：河北省普通高等学校博士科研资助基金项目河北省科学技术研究与发展计划项目更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于模糊神经网络加权的多维稀疏模糊推理方法被引量：1
- 2008年
- 在稀疏规则库条件下,经典的插值理论针对一维稀疏规则库提出了各种不同的插值方法,取得了很多很好的经验;但对多维稀疏规则条件的近似推理研究很少,不仅存在着难以保证推理结果的凸性和正规性等问题,而且没有考虑到多维变量之间的联系即对结论的影响权值,造成推理结果的误差性更大。多变量规则的模糊插值推理是插值推理研究的重要方面,为了在多变量稀疏规则条件下得到好的插值推理效果,本文提出了一种基于模糊神经网络加权的多维模糊推理方法,为智能系统中的模糊推理提供了一个十分有用的工具。
- 刘文远张庆大王宝文石岩
- 关键词：模糊神经网络权值
- 一种基于核集与相似性的模糊推理方法
- 2008年
- 在稀疏规则库条件下,当给定的输入落入规则"间隙"时,采用传统的模糊推理方法是得不到任何结论的。学者已经证明模糊推理本质上就是插值器。Koczy和Hirota首先提出了KH线性插值推理方法,然而推理结果存在着无法保证凸性和正规性等问题。为了能有一个较好的插值推理结果,本文提出了一种基于核集与相似性的模糊插值推理方法,并把此方法扩展到多维变量的情况,该方法不仅推理简单,推理结果较好,并且能很好地保证推理结果的凸性和正规性。这为智能系统中的模糊推理提供了一个非常有用的工具。
- 刘文远张庆大王宝文石岩
- 关键词：模糊集
