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Fuzzy model using neural network

机译:神经网络的模糊模型

摘要

The present invention relates to a fuzzy model using a neural network suitable for improving the performance of an inaccurate fuzzy model. In the past, it has been difficult to estimate the coefficients of the fuzzy set and the output function constituting the fuzzy model. A fuzzy model can be constructed by using a neural network circuit capable of repeated learning, and a more accurate fuzzy model can be easily formed, so that the above determination can be improved.
机译:本发明涉及一种使用神经网络的模糊模型,该神经网络适用于改善不准确的模糊模型的性能。过去,很难估计模糊集的系数和构成模糊模型的输出函数。可以通过使用能够重复学习的神经网络电路来构建模糊模型,并且可以容易地形成更准确的模糊模型,从而可以改善上述确定。

著录项

  • 公开/公告号KR950006638A

    专利类型

  • 公开/公告日1995-03-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 배순훈;

    申请/专利号KR19930016556

  • 发明设计人 이태호;

    申请日1993-08-25

  • 分类号G06F15/42;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-22 04:11:40

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