基于云模型的BP 算法改进

摘要

云模型是定性定量间的不确定转换模型,它将概念的模糊性和随机性集成在一起。文中提出一种利用云模型来有效避免BP 算法陷入局部极小的方法,该方法通过基于云模型和输入参数区间划分的学习因子自适应调整算法来实现。该算法在复杂非线性分类(阴阳图) 情况下进行了计算机仿真。