神经模糊系统中模糊规则的优选
来源期刊：控制与决策2002年第3期
论文作者：贾立 俞金寿
文章页码：306 - 623
关键词：神经模糊系统;两级聚类;改进的最近邻域聚类算法;GK模糊聚类算法;划分熵;
摘 要：提出一种基于两级聚类算法的自组织神经模糊系统 ,该系统采用两级聚类算法 （改进的最近邻域聚类算法和 Gustafson- Kessel模糊聚类算法 ）对输入 /输出数据进行模糊聚类 ,并由模糊聚类的划分熵确定最优划分 ,建立模糊模型 ,模型精度可由梯度下降法进一步提高。仿真结果表明 ,这种神经模糊系统具有结构简单、规则数少、学习速度快以及建模精度高等特点
贾立，俞金寿
摘 要：提出一种基于两级聚类算法的自组织神经模糊系统 ,该系统采用两级聚类算法 （改进的最近邻域聚类算法和 Gustafson- Kessel模糊聚类算法 ）对输入 /输出数据进行模糊聚类 ,并由模糊聚类的划分熵确定最优划分 ,建立模糊模型 ,模型精度可由梯度下降法进一步提高。仿真结果表明 ,这种神经模糊系统具有结构简单、规则数少、学习速度快以及建模精度高等特点
关键词：神经模糊系统;两级聚类;改进的最近邻域聚类算法;GK模糊聚类算法;划分熵;
