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一种新型模糊-粗神经网络及其在元音识别中的应用

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摘要

为度量模糊粗不确定性信息,引入了模糊粗隶属函数.基于模糊粗糙集理论构建了一种新型的模糊-粗神经网络(FRNN),该网络融合了模糊信息和粗糙信息的处理能力.对5个元音字母的语音识别进行测试,结果显示FRNN网络不仅训练速度快,而且分类性能优于BP网络、RBF网络和贝叶斯分类器.

著录项

来源
《控制与决策》 |2006年第2期|221-224|共4页
作者
张东波; 王耀南;
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作者单位

湖南大学电气与信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类远动技术;
关键词
模糊粗糙集; 模糊粗隶属函数; 模糊-粗神经网络; 元音识别;

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