[发明专利]区间二型直觉模糊随机向量函数连接神经网络设计方法在审
| 申请号： | 201811028523.1 | 申请日： | 2018-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN108985440A | 公开（公告）日： | 2018-12-11 |
| 发明（设计）人： | 赵亮;董维中;谢志峰;赵自广 | 申请（专利权）人： | 河南工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 陈勇 |
| 地址： | 450001 河南省*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及计算智能技术领域，尤其涉及区间二型直觉模糊随机向量函数连接神经网络设计方法。本发明的区间二型直觉模糊随机向量函数连接神经网络设计方法，包括以下步骤：构建区间二型直觉模糊随机向量函数连接神经网络；采用量子聚类算法、群智能算法和最小二乘法相结合的混合学习方法对所述神经网络的结构和参数进行调整。所述神经网络采用基于β函数的隶属函数和非隶属函数作为模糊规则前件，采用随机向量函数连接神经网络作为区间模糊规则后件。本发明设计的IT2IF‑RVFLNN可以实现全局逼近。 | ||
| 搜索关键词： | 随机向量 神经网络 神经网络设计 模糊 隶属函数 模糊规则 计算智能技术 最小二乘法 聚类算法 智能算法 构建 后件 前件 量子 逼近 全局 学习 | ||
【主权项】：
1.一种区间二型直觉模糊随机向量函数连接神经网络设计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建区间二型直觉模糊随机向量函数连接神经网络IT2IF‑RVFLNN；步骤2：采用量子聚类算法、群智能算法和最小二乘法相结合的混合学习方法对IT2IF‑RVFLNN的结构和参数进行调整。
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