基于模糊推理网的高层结构智能型式优化方法与系统
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模糊推理网络 ( FIN ) 和模糊联想记忆网络 ( FAM ) 是两种最重要的FNN模型.
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a new fuzzy identification approach for complex systems based on neural-fuzzy inference network
一种新的基于神经模糊推理网络的复杂系统模糊辨识方法
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该系统由网络拓扑绘图、数据库、推理机及知识库三个模块构成。
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设计和开发了一个在网络上具有良好使用性能的通用不精确正向推理机。
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The existing routing inference techniques can hardly be applied to an arbitrary network.
现有的路由推断技术很难适用于任意网络。
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提出了一种基于减法聚类的自适应模糊神经网络,用于织物起皱等级评定。
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陈述性知识是以命题网络形式储存起来的,作为知识储存的一种方式,增添是广告误导推理产生的认知心理基础。
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基于减法聚类的自适应模糊神经网络评定织物起皱等级
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然后设计了贝叶斯网络故障诊断系统,并用c语言实现了从建造贝叶斯网络结构,到进行诊断推理得出诊断结论整个过程。
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提出结合核主成分分析(KPCA)和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的色彩校正(KPCA ANFIS)算法。
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论文深入探讨了三种黑箱模型方法:适应性模糊推理系统(ANFIS)、小波网络和小波变换-模糊马尔可夫链方法。
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贝叶斯网是将概率统计应用于复杂系统的不确定性推理和数据分析的一种有效工具。
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该方法采用B样条基函数作为模糊隶属函数,利用神经网络实现模糊推理,并采用反向误差传播算法对网络进行训练。
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其中在多重模糊推理神经网络中,通过求解模糊关系方程的方法来确定网络的权值。
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一种基于神经网络和D-S推理的数据融合结构及其在超声检测中的应用
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提出了一种基于自适应神经网络-模糊推理系统(ANFIS)和D-S证据理论相结合的信息融合方法。
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