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模糊神经网络模型混沌混合优化学习算法及应用

上传者: 2021-02-24 17:58:54上传 PDF文件 223.86KB 热度 8次
基于混沌优化的思想, 提出一种新的模糊模型的优化学习算法. 将模糊推理规则转化为模糊RBF 网络模型, 用模糊C 均值(FCM ) 聚类算法和分区效验熵得到模型结构, 用混沌变换序列寻优得到优化的中心初值群, 用FCM 获 得最优聚类中心, 最后获得模糊神经网络模型. 将该方法应用于转炉终点磷含量预报模型, 取得了较好的结果
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