多层分解模糊神经网络优化设计方法[发明专利]
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专利名称：多层分解模糊神经网络优化设计方法专利类型：发明专利
发明人：赵亮,谢志峰,张坤鹏,金军委,付园坤申请号：CN201911090719.8申请日：20191109公开号：CN110766144A公开日：20200207
摘要：本发明涉及计算机科学人工智能领域，公开一种多层的分解模糊神经网络设计方法。本发明整个设计过程包括模型的结构设计和参数优化。模型结构设计方面，采用基于核的模糊聚类算法确定隐含层中的组件模糊神经网络的数目，根据隐含层网络数目最大阈值和模型精度确定分解模糊神经网络的层数；参数优化方面，采用最小二乘法对输入层、隐含层和输出层之间的连接权值进行优化。采用分子中原子间标量耦合常数预测问题作为具体实施例，验证本发明所提出的模型的有效性。
申请人：河南工业大学
地址：450001 河南省郑州市高新技术开发区莲花街100号
国籍：CN
代理机构：郑州大通专利商标代理有限公司
代理人：张立强
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