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如何将二型模糊系统与神经网络系统相结合构造抗噪逼近器的资料分析
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2018-12-03
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将区间二型模糊系统与神经网络系统相结合，运用分组的思想构造抗噪逼近器，并用提出的抗噪性能评价标准进行抗噪衡量．实验结果表明，该方法具有更好的逼近能力和抗噪能力．
二型模糊系统是在传统的一型模糊系统的基础上扩展而来的，适用于具有复杂不确定性的情况。二型模糊神经网络系统是二型模糊系统与神经网络系统的结合体，结合了二者的优缺点，因此二型模糊神经网络系统具有处理模糊信息和自主学习的能力。传统的模糊神经网络系统用确定的数值作为隶属度，而二型模糊神经网络系统的隶属度本身又是模糊的，从而二型模糊神经网络系统能更好地描述隶属度，大大增强了模糊不确定性的表达能力，在处理高度不确定性问题时比传统模糊神经网络系统具有更好的性能。但是由于二型模糊神经网络中的二型模糊集的隶属度本身具有模糊性，从而需要大量的运算，为了计算简便，一般采用区间二型模糊集，而区间二型模糊集的第二隶属度都等于。将二型模糊系统与神经网络系统相结合，并运用分组的思想构造的逼近器．能够在训练样本比较多的情况下提高逼近器的逼近能力和抗噪能力。
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