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基于遗传算法优化模糊树模型参数的算法设计及仿真

北京航空航天大学 辅仁网/2017-07-06

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基于遗传算法优化模糊树模型参数的算法设计及仿真
外文标题Parameter Optimization and Simulation for Fuzzy Tree Model Based on Genetic Algorithm
文献类型期刊
作者岳玉芳[1];毛剑琴[2]
机构
来源信息年:2002卷:14期:7页码范围:870-873,876
期刊信息系统仿真学报ISSN:1004-731X
关键词模糊树模型;Takagi-Sugeno模型;ANFIS;模糊聚类模型
摘要改进了Takagi-Sugeno型模糊树模型的反向传播学习参数的方法,提出基于GA的一套完整、系统的优化模糊树模型参数的算法,其关键是选择确定祖先节点的方式和选择哪些变量作为染色体基因.对国际标准例题的仿真表明,该方法对算法初始值的选择不敏感,能显著提高模糊树模型的建模精度,在相同模型精度条件下,则可简化样本空间的划分,降低模型的计算量.
收录情况CSCD
所属部门自动化科学与电气工程学院
链接地址http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_xtfzxb200207011.aspx
DOI10.3969/j.issn.1004-731X.2002.07.011
人气指数1
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基金高等学校博士学科点专项科研项目; 北京市自然科学基金


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dc:title:基于遗传算法优化模糊树模型参数的算法设计及仿真
dc:creator:岳玉芳;毛剑琴
dc:date: publishDate:2002-07-20
dc:type:期刊
dc:format: Media:系统仿真学报
dc:identifier: LnterrelatedLiterature:系统仿真学报.2002,14(7),870-873,876.
dc:identifier:DOI:10.3969/j.issn.1004-731X.2002.07.011
dc: identifier:ISBN:1004-731X
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