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文章目錄

• 前言
• 一、今日所學
• 二、今日重點

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前言

模糊神經網絡是一類特殊的神經網絡，它是神經網絡和模糊邏輯結合形成的混合智能系統，通過將模糊系統的類人推理方式與神經網絡的學習和連接結構相融合來協同這兩種技術。簡單來說，模糊神經網絡（fuzzy neural network）就是將常規的神經網絡賦予模糊輸入信號和模糊權值，其作用在于利用神經網絡結構來實現模糊邏輯推理。

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一、今日所學

1,開篇之前,今天看了一本書,<<超越感覺>>,作者講的一個重點是做觀點/論文時,如果是自己寫的話或觀點,一定要有來源;
2,模糊神經網絡（fuzzy neural network）就是將常規的神經網絡賦予模糊輸入信號和模糊權值，其作用在于利用神經網絡結構來實現模糊邏輯推理;
3,模糊神經網絡和神經模糊系統是不同的。神經模糊系統的輸入和輸出都是確定對象。因此在神經模糊系統中，必備的結構是模糊化層和去模糊化層。模糊化層用于將輸入的確定對象模糊化，去模糊化層則用于將輸出的模糊對象轉化為確定對象。相比之下，模糊神經網絡的輸入和輸出都是模糊對象，完成的也是模糊推理的功能;
4,在模糊集合中，元素和集合之間的關系不是非此即彼的明確定性關系，而是用一個叫做隸屬度的函數定量表示;
5,模糊集合是對“對象和集合之間關系”的描述，模糊數描述的則是對象本身;
6,模糊數就是只有取值范圍而沒有精確數值的數。
7,擴展原理及其引申得到的模糊算術，定義的就是運算給模糊數的模糊程度帶來的變化，這當然也是一個通俗的說法。在模糊算術中，傳統的加減乘和內積等運算都被改造成對模糊集合的運算;
8,構成模糊神經網絡的基本單元是模糊化的神經元;
9,基于水平集的方法和基于遺傳算法的方法。
10,逼近性能也是模糊神經網絡設計中的核心問題;
11,模糊神經網絡是一種混合智能系統，能夠同時處理語言信息和數據信息，因而是研究非線性復雜系統的有效工具，也是軟計算的核心研究內容之一，在模式識別、系統分析和信號處理等領域都有成功應用的實例;
名詞:模糊集合,模糊規則,共軛梯度（conjugate gradient),遺傳算法

二、今日重點

1,模糊神經網絡是神經網絡和模糊邏輯結合形成的混合智能系統；
2,模糊神經網絡的輸入信號、權重系數和輸出信號全都是模糊集合；
3,模糊神經網絡的主要學習算法包括基于水平集的方法和基于遺傳算法的方法；
4,模糊神經網絡具有和傳統神經網絡類似的通用逼近特性。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的人工神经网络 ：模糊神经网络的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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