Levenberg-Marquardt training method for Type-2 fuzzy neural networks and its stability analysis

机译：用于2型模糊神经网络的Levenberg-Marquardt训练方法及其稳定性分析

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In this paper, an alternative stability analysis for the Levenberg-Marquardt (LM) algorithm is proposed for the training of Type-2 fuzzy neural networks (T2FNNs). The benefit of the proposed stability analysis is that it does not require any eigenvalues computations, and hence it is simpler when compared to the existing stability analysis studies in literature.

机译：本文提出了Levenberg-Marquardt（LM）算法的另一种稳定性分析方法，用于训练2型模糊神经网络（T2FNN）。提出的稳定性分析的好处是它不需要任何特征值计算，因此与文献中的现有稳定性分析研究相比，它更简单。

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来源
《IEEE International Conference on Fuzzy Systems》|2015年|1-7|共7页
会议地点
作者
Khanesar Mojtaba Ahmadieh; Kayacan Erdal;
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正文语种
中图分类
关键词
eigenvalues and eigenfunctions; fuzzy neural nets; stability; LM algorithm; Levenberg-Marquardt training method; T2FNN; alternative stability analysis; eigenvalues computation; type-2 fuzzy neural network; Algorithm design and analysis; Eigenvalues and eigenfunctions; Fuzzy control; Fuzzy logic; Fuzzy neural networks; Stability analysis; Training;

机译：特征值和特征函数;模糊神经网络;稳定性; LM算法; Levenberg-Marquardt训练方法; T2FNN;替代稳定性分析;特征值计算; 2型模糊神经网络;算法设计和分析;特征值和特征函数;模糊控制;模糊逻辑;模糊神经网络;稳定性分析;训练;

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