- 专利标题: 一种模糊神经网络FNN的参数优化及应用方法与系统
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申请号: CN202110613013.6申请日: 2021-06-02
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公开(公告)号: CN113392958A公开(公告)日: 2021-09-14
- 发明人: 唐求 , 吴娟 , 滕召胜 , 吴双双 , 龚冬成 , 刘涛 , 余舟 , 黄潇 , 杨莹莹
- 申请人: 湖南大学
- 申请人地址: 湖南省长沙市岳麓区麓山南路1号
- 专利权人: 湖南大学
- 当前专利权人: 湖南大学
- 当前专利权人地址: 湖南省长沙市岳麓区麓山南路1号
- 代理机构: 湖南兆弘专利事务所
- 代理商 谭武艺
- 主分类号: G06N3/04
- IPC分类号: G06N3/04 ; G06N3/08 ; G06N3/12 ; G06K9/62
摘要:
本发明公开了一种模糊神经网络FNN的参数优化及应用方法与系统,本发明的模糊神经网络FNN的参数优化方法包括采用自适应交叉概率和变异概率对遗传算法进行改进优化模糊神经网络FNN的参数;应用方法包括建立基于主成分分析及改进遗传算法优化的模糊神经网络模型PCA‑IGAFNN并用于NQI综合服务质量以及水质评价。本发明针对标准遗传算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优解等缺点,采用自适应的交叉概率和变异概率对遗传算法进行改进,通过改进后的遗传算法优化模糊神经网络FNN的参数,从而能够有效提升优化模糊神经网络FNN的参数的收敛速度,减少模糊神经网络FNN的优化计算开销,提高模糊神经网络FNN的优化效率。
公开/授权文献
- CN113392958B 一种模糊神经网络FNN的参数优化及应用方法与系统 公开/授权日:2023-05-16