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模糊概率神经网络
模糊神经网络 模糊神经网络，输出为输入线性组合，所以，在输入输出线性关系较强的情况下，此模型 比较适合。其具体流程为如下。 首先输入为 , ( = 1,2, ⋯ ), 为输入参数个数，计算隶属度 ( −,)2 − , = , , ( = 1,2, ⋯ ) , 其中,为隐含层数目,设定模糊算子 = ∏ , , =1 模糊算子的和为 = ∑ , =1 定义中间参数 = 11, + ∑ ∙ 1+1, , =1 中间参数与模糊算子乘积的和 = ∑ ∙ , =1 设定预测值公式为 = , 预测值和真值之差 = − , 计算参数p 的变化值 ∙ ∙ ∆ = , 计算参数b 的变化值 ∙ ∙ ( ∙ − ) ( − )2
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