分级在线自组织学习的GD-FNN算法研究

左军; 周灵; 孙亚民

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分级在线自组织学习的GD-FNN算法研究

研究论文 | 更新时间：2023-12-11

- 分级在线自组织学习的GD-FNN算法研究
- Research on Online Self-Organizational Learning GD-FNN Algorithm by Grading
- 中山大学学报(自然科学版)(中英文) 2015年54卷第3期页码：26-29
- 作者机构：
  
  1. 佛山科学技术学院电子与信息工程学院,广东,佛山,528000
  2. 
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版日期：2015，
  
  网络出版日期：2015-6-25，
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左军, 周灵, 孙亚民. 分级在线自组织学习的GD-FNN算法研究[J]. 中山大学学报(自然科学版)(中英文), 2015,54(3):26-29.

ZUO Jun, ZHOU Ling, SUN Yamin. Research on Online Self-Organizational Learning GD-FNN Algorithm by Grading[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis SunYatseni, 2015,54(3):26-29.
左军, 周灵, 孙亚民. 分级在线自组织学习的GD-FNN算法研究[J]. 中山大学学报(自然科学版)(中英文), 2015,54(3):26-29. DOI：

ZUO Jun, ZHOU Ling, SUN Yamin. Research on Online Self-Organizational Learning GD-FNN Algorithm by Grading[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis SunYatseni, 2015,54(3):26-29. DOI：

摘要

提出了基于椭圆基函数（EBF）的广义动态模糊神经网络（GDFNN）算法。算法提取的模糊规则具有很好可理解性，可以作为建模工具，也可以作为知识提取的工具。广义动态模糊神经网络由于基于模糊ε-完备性，同时提出了一种新颖的在线参数分配机制，从而缓解了初始化的随机选择，且与输入变量不同值域没有关系，因而更容易构造一个较好性能的模糊系统。开发了仿真程序，对具体案例进行仿真，取得了较为理想的结果。

Abstract

General dynamic fuzzy neural network (GD-FNN) algorithm is proposed based on the elliptic basis function (EBF). Fuzzy rules generated from the algorithm are intelligibility. It can be used as a modeling tool. and a tool of knowledge extraction. Because of a novel on-line parameter allocation mechanism for allevialing the random selection in initialization without relation to different input variable range

the proposed GD-FNN based on fuzzy ε-completeness is more easy to construct a good fuzzy system in performance.The simulation program is also developed based on the GD-FNN algorithm and ideal results are achieved by simulation in specific design case.

关键词

广义动态模糊神经网络动态模糊神经网络径向基函数椭圆基函数

Keywords

generalized dynamic fuzzy neural network(GD-FNN)dynamic fuzzy neural network(D-FNN)radial basis function(RBF)elliptic basis function(EBF)

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