[发明专利]一种模糊神经网络FNN的参数优化及应用方法与系统有效
| 申请号： | 202110613013.6 | 申请日： | 2021-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN113392958B | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 唐求;吴娟;滕召胜;吴双双;龚冬成;刘涛;余舟;黄潇;杨莹莹 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06N3/043 | 分类号： | G06N3/043;G06N3/047;G06N3/08;G06N3/126;G06F18/2135 |
| 代理公司： | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 | 代理人： | 谭武艺 |
| 地址： | 410082 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种模糊神经网络FNN的参数优化及应用方法与系统，本发明的模糊神经网络FNN的参数优化方法包括采用自适应交叉概率和变异概率对遗传算法进行改进优化模糊神经网络FNN的参数；应用方法包括建立基于主成分分析及改进遗传算法优化的模糊神经网络模型PCA‑IGAFNN并用于NQI综合服务质量以及水质评价。本发明针对标准遗传算法存在收敛速度慢，容易陷入局部最优解等缺点，采用自适应的交叉概率和变异概率对遗传算法进行改进，通过改进后的遗传算法优化模糊神经网络FNN的参数，从而能够有效提升优化模糊神经网络FNN的参数的收敛速度，减少模糊神经网络FNN的优化计算开销，提高模糊神经网络FNN的优化效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 模糊 神经网络 fnn 参数 优化 应用 方法 系统 | ||
【主权项】：
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