[发明专利]一种模糊神经网络模型的优化方法及系统在审
| 申请号： | 202011243105.1 | 申请日： | 2020-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN112348155A | 公开（公告）日： | 2021-02-09 |
| 发明（设计）人： | 李红春;孙彦超 | 申请（专利权）人： | 扬州工业职业技术学院 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 225000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： |
本发明属于模糊神经网络技术领域，公开了一种模糊神经网络模型的优化方法及系统，且所述方法包括：构建模糊神经网络，并初始化所述模糊神经网络的结构、基础权值和基础阈值；初始化粒子种群：设置种群规模为N和最大迭代次数T，并根据所述模糊神经网络的基础权值和基础阈值确定粒子初始位置；计算粒子适应度函数，并通过所述适应度函数计算各个粒子的适应度值；粒子位置、速度迭代更新，并获取每一代更新后粒子的个体极值和全局极值；根据适应度值小于设定值或达到最大迭代次数为原则，评价每一代粒子群中的所有个体，并从中筛选满足原则的粒子最优个体极值和全局极值作为个体最优位置P |
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| 搜索关键词： | 一种 模糊 神经网络 模型 优化 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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