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第 卷 第 期 武 汉 化 工 学 院 学 报 )) $ gCI1)) dC1$ 年 月 )### ) 61 hL?A @AOF1 H?E1 4b?1 ab1 )### 文章编号!##$ $%’ ()###*#$ ##+% #$ ,-网在模糊集隶属函数上的应用研究与仿真 ) 何毅斌 陈定方 . 武汉化工学院机械工程系 湖北武汉 (/ . $##%0 武汉交通科技大学港口机械工程系 湖北武汉 )/ . $##%* 摘 要 讨论了用 神经网络进行模糊数的隶属度判断的可行性 并针对传统的 网络算法的缺点 提出 ! ,- . ,- . 了用动量因子引入动量项来减少学习过程的振荡 加速寻优速度的方法 并给出了用 算法和改进算法来 . . ,- 求解模糊数的隶属度的计算机仿真 仿真表明 神经网络可用于隶属度的判定 改进算法具有较高的寻优 1 ! . ,- 速度1 关键词 神经网络 算法 隶属度 动量因子 ! 0 0 0 ,- 中图分类号! +3 313 文献标识码! 2 4- 5 则 为 对模糊集 的隶属 [#.\.] ( *. ( * X Z X Z X X R # 引 言 度[\ 1 众所周知模糊现象在自然界是大量存在的. 设有一组二维输入数据 由传统的数据分类 . 而模糊现象的分界却是含糊不清的 例如 要判别 的聚类方法 将这组数据分成不同的类 假设该数 1 . . 1 某人是否是 秃子 在 秃 与 不秃 之间是没有 据集被分成 类 ) ^ 如图 所示 ! . .VV . . 1 7 8. 7 8 7 8 ^ _ _ _ 严格的界限的 中间有一个过渡的区域 在进行 .