中国科技论文在线

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2010年11月03日

荣莉莉，荣莉莉②，王众托

系统工程学报，1998，13（1）：57～65，-0001，（）：

-1年11月30日

提出一种直接从样本数据中获取模糊规则的算法。模糊规则的隶属函数通过计算样本数据的方差与期望而得出，规则的抽取通过一个5层模糊神经网络实现，该算法包括两部分，第1部分确定出最佳规则;第2部分通过学习提高推理精度，通过仿真验证了该算法的有效性。

模糊神经网络，规则抽取，隶属函数，学习

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2010年11月03日

【期刊论文】一种通过动态筛选模糊规则来提高多输入系统精度的算法①

荣莉莉，王众托

，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

本文提出了一种提高多输入模糊推理系统精度的算法。首先，建立一个多输入单输出的模糊神经网络（MISO-FNN），从样本数据中提取描述系统关系的模期规则。然后，利用模糊神经网络进行学习，在调整隶属函数的参数同时，对规月进行动态筛选，以使所得到的规则高精度地反映样本数据的特性。通过一个仿真实例验证了该算法的有效性。

模糊推理模相神经同，模糊规则，反向传播学习

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2010年11月03日

【期刊论文】用模糊神经网络建立GNP与产业结构的关系模型

荣莉莉，王众托

大连理工大学学报，1999，39（1）：114～119，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

给出了一种建立GNP值与产业结构的关系模型的算法。利用一个多输入单输出的模糊神经网络(MISO2FNN)，提取关于人均GNP值与工业比例、农业比例及人口密度的关系的模糊规则。利用模糊神经网络进行学习，调整隶属函数的形状及结论部分的参数;同时，还提出了一种在学习过程中动态筛选模糊规则的方法。仿真结果验证了算法的有效性。

神经网络，模糊规则/，反向传播学习方法