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General Fuzzy Min-Max网络的无师训练改进

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本文提出了一种无师训练的General Fuzzy Min-Max人工神经网络.它继承了general fuzzy min-max(GFMM)网的优点,可以输入n维模糊量,并引入无师学习的功能,弥补了general fuzzy min-max网不能自适应在线学习新类的缺陷,使得该网络在自动目标识别(ART)的实际应用中具有更好的广泛适用性.

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来源
《2003年中国智能自动化会议》|2003年|201-207|共7页
会议地点香港
作者
彭鹏菲; 杨露菁; 张青贵;
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作者单位

中国自动化学会;

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
人工神经网络; 无师训练; 有师训练; 自动目标识别;

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