Indexed by：
Abstract：
为了提高模糊神经网络(FNN)的收敛速度和泛化能力,提出一种基于混合梯度下降算法(HG)的模糊神经网络(HG-FNN).HG-FNN通过设计FNN参数调整过程的自适应学习率,利用链式法则获取FNN参数学习过程的梯度,在实现FNN参数自校正的同时,给出HG-FNN的收敛性证明,保证HG-FNN的收敛速度和泛化能力.最后,将所设计的HG-FNN应用于非线性系统建模与污水处理过程关键水质参数预测,实验比较结果显示,HG-FNN不仅具有较快的收敛速度,而且具有较好的泛化能力.
Keyword：
Reprint Author's Address：
Email：
Source ：
控制与决策
Year： 2017
Issue： 09
Volume： 32
Page： 1635-1641
Cited Count：
WoS CC Cited Count： 0
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 14
