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吴伟；李龙；杨杰；刘燕

一种改进的基于梯度的神经模糊学习算法及其收敛性。 （英语） Zbl 1192.68547号

信息科学。 180，第9期，1630-1642（2010）.
摘要：众所周知，神经模糊方法提供了一种自适应方法来生成或调整模糊系统的模糊规则。针对零阶Takagi-Sugeno推理系统，提出了一种改进的基于梯度的神经模糊学习算法。与传统的基于梯度的神经模糊学习算法相比，该改进算法降低了计算误差函数梯度的成本，提高了学习效率。证明了该算法的一些弱收敛性和强收敛性结果，表明误差函数的梯度分别为零，模糊参数序列分别为固定值。使用恒定的学习速率。给出了保证收敛的学习速率恒定的一些条件。给出了数值例子来支持理论结果。

引用于10文件

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68周05 非数值算法

关键词：

零阶Takagi-Sugeno推理系统；改进的基于梯度的神经模糊学习算法；汇聚；恒定学习速率；高斯隶属函数

软件：

ANFIS公司；DENFIS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛W.Wu｝等人，《信息科学》。180，第9号，1630--1642（2010；Zbl 1192.68547）
全文： DOI程序

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