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1、鑒于模糊系統(tǒng)具有知識(shí)易于顯示表達(dá)和易于解釋以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有優(yōu)良的學(xué)習(xí)能力的特點(diǎn)，本文通過(guò)對(duì)常用的Mamdani模型和T—S模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，設(shè)計(jì)了一種基于Average的新型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用不同的神經(jīng)元來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的模糊化、模糊規(guī)則表示和模糊推理過(guò)程，并通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)對(duì)規(guī)則的獲取。在對(duì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)，首先采用傳統(tǒng)的梯度下降進(jìn)行學(xué)習(xí)，推導(dǎo)了梯度學(xué)習(xí)算法，并針對(duì)梯度下降有可能使學(xué)習(xí)過(guò)程進(jìn)入局部極小的問(wèn)題，采用梯度下降和模擬
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