线性方程组的求解：一种神经模糊方法

神经模糊建模已广泛应用于决策、工程和管理科学等众多领域。特别是，该建模技术在涉及复杂线性代数方程组的决策中的应用具有显著意义。在本文中，我们提出了一种基于 Polak-Ribiere 共轭梯度法并结合模糊规则的神经网络，用于求解联立线性代数方程组。这是通过模糊反向传播学习规则实现的。实现结果表明，所提出的神经模糊网络能为恰定、欠定和超定线性方程组提供有效解。这一事实通过神经模糊算法的计算复杂度分析得到了证明。所提出的算法使用 MATLAB 软件进行了有效仿真。据我们所知，这是首次利用神经模糊建模求解线性代数方程组的研究工作。