模糊推理网络 ( FIN ) 和模糊联想记忆网络 ( FAM ) 是两种最重要的FNN模型.
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FNN与遗传算法 ( GA ) 相结合形成的调整机制的引入,增强了系统的抗干扰能力.
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在自适应滑模导引律的基础上,提出了一种基于模糊神经网络 ( FNN ) 的自适应滑模导引律.
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The theory of fuzzy neural network ( FNN ) modeling for nonlinear systems is presented.
摘要论述了模糊系统和 神经 网络相结合的非线性系统辨识理论.
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A diagnosis model of auto-production line based on FNN and data fusion technology was established.
在此基础上,建立了基于模糊神经网络与信息融合技术的自动生产线故障诊断模型.
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基于混沌变量,提出一种关于模糊 神经 网络结构的优化设计方法.
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通过对试验数据的仿真计算,其强度预测精度高于常规的综合方法.
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该类网络构成了模糊值函数的一类泛逼近器,即在欧氏空间的任何紧集上,任意连续模糊值函数能被这类FNN逼近到任意精度。
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以NGA训练的模糊网络模型,在收敛速度、寻优能力和辨别效果方面均优于BP、GA算法下的模型,符合缺陷识别的工程需要。
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Optimizing neuronal activation function types based on GP in constructive FNN design
前馈网络构造性设计中基于GP实现神经元激活函数类型优化
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因此我们考虑将TSK模糊神经网络应用到经济预警上,它同时具有神经网络自适应能力强和模糊系统可以处理专家经验的优点。
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The new FNN filter was compared with vector median filter ( VMF) using image Flowers and Lena.
用Flowers图像和Lena图像对经过训练的滤波器和矢量中值滤波器进行了测试对比。
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结果表明:模糊神经网络彩色滤波器无论对单纯的脉冲噪声及高斯噪声,还是二者的混合噪声,其滤除能力都要优于矢量中值滤波器,并且有较好的边缘和细节保持能力。
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利用流体神经网络与道路交通网络具有相似性的特点,将流体神经网络技术引入交通网络的路线优化。
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