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Simulation and evaluation of dual fully fuzzy linear systems by fuzzy neural network

机译:双完全模糊线性系统的模糊神经网络仿真与评估

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摘要

In this paper, a novel hybrid method based on fuzzy neural network for approximate solu tion of fuzzy linear systems of the form Ax - Bx + d, where A and B are two square matrices of fuzzy coefficients, x and d are two fuzzy number vectors, is presented. Here a neural net work is considered as a part of a large field called neural computing or soft computing. Moreover, in order to find the approximate solution, a simple and fast algorithm from the cost function of the fuzzy neural network is proposed. Finally, we illustrate our approach by some numerical examples.
机译:本文提出了一种基于模糊神经网络的新型混合方法,用于近似求解形式为Ax-Bx + d的模糊线性系统,其中A和B是两个模糊系数的平方矩阵,x和d是两个模糊数矢量, 被表达。在这里,神经网络被视为称为神经计算或软计算的大领域的一部分。此外,为了找到近似解,提出了一种基于模糊神经网络代价函数的简单快速算法。最后,我们通过一些数字示例来说明我们的方法。

著录项

  • 来源
    《Applied Mathematical Modelling》 |2011年第10期|p.5026-5039|共14页
  • 作者

    Mahmood Otadi; Maryam Mosleh;

  • 作者单位

    Department of Mathematics, Firoozkooh Branch, Islamic Azad University, Firoozkooh, Iran;

    Department of Mathematics, Firoozkooh Branch, Islamic Azad University, Firoozkooh, Iran;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    neural networks; dual linear system; learning algorithm;

    机译:神经网络;双线性系统学习算法;
  • 入库时间 2022-08-18 03:00:09

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