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分层混合模糊—神经网络敏感性分析及应用研究

2014年 应用技术  初期阶段
  • 成果简介
实际应用中经常会涉及到高维数小样本，且输入是连续和离散变量并存的数据集。对于此类数据集目前还缺乏有效的模型及算法。分层混合模糊—神经网络模型（HHFNN模型）由模糊子系统和一个神经网络系统复合而成，较好地解决了离散和连续变量并存的问题，并有效地降低变量的维数。为增强分层混合模糊—神经网络模型的解释能力和泛化能力，提高模型的透明度和在数据挖掘应用中的可信度。我们对HHFNN模型敏感性分析方...
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