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提出了一种基于神经网络的自组织模糊系统，它能够根据输入输出数据灵活地划分模糊集合，由于采用模糊聚类方法和梯度下降法分两步对该系统进行训练，其收敛速度要比传统的ＢＰ算法快速得多，仿真结果表明该系统结构简单，学习速度快，规则数少，模糊精度高。
一种基于神经网络的自组织模糊系统
【摘 要】
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提出了一种基于神经网络的自组织模糊系统，它能够根据输入输出数据灵活地划分模糊集合，由于采用模糊聚类方法和梯度下降法分两步对该系统进行训练，其收敛速度要比传统的ＢＰ算法快速
【机 构】
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浙江大学工业控制技术国家重点实验室
【出 处】
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控制理论与应用
【发表日期】
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1999年3期
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