一种每级带神经元池优化的多维级联神经模糊系统
人工智能
2016-10-21 v1 神经与进化计算
摘要
本文提出了一种每级带神经元池优化的多维混合级联神经网络的新架构与学习算法。所提系统与已知级联系统的不同之处在于，其能够在线处理多维时间序列，从而可按所需精度处理非平稳随机与混沌信号。与传统同类系统相比，所提系统计算简单，且同时具备跟踪与滤波能力。
引用
@article{arxiv.1610.06485,
title = {A Multidimensional Cascade Neuro-Fuzzy System with Neuron Pool Optimization in Each Cascade},
author = {Yevgeniy V. Bodyanskiy and Oleksii K. Tyshchenko and Daria S. Kopaliani},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.06485},
year = {2016}
}