减法聚类模糊随机神经网络
2016-08-23
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本论文对以上问题进行了研究,在基于减法聚类的模糊神经网络的基础上提出了模糊随机神经网络,主要包括:
(1) 针对规则组合“爆炸”问题,本文利用减法聚类提取规则,减法聚类能够根据样本信息,自动获取规则,实现对样本空间信息的有限覆盖。
(2) 针对参数修正过程中易陷入局部最小,收敛速度缓慢的问题,本文提出采用基于全局误差学习率自适应调整的算法对参数进行修正,学习过程中,学习率根据全局误差进行动态调整。
(3) 针对模糊神经网络不能处理混合不确定性变量的问题,本文在基于减法聚类的模糊神经网络的基础上,提出了模糊随机神经网络,通过对输出变量的转化得到样本对于不同模糊子集划分的隶属度,将输出变量等级的取值作为权重进行线性组合得到综合变量,最后根据分布信息求出输出变量的预测区间。
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