[发明专利]一种基于模糊优化最小最大神经网络的模式分类方法在审
| 申请号： | 202011317128.2 | 申请日： | 2020-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN112418312A | 公开（公告）日： | 2021-02-26 |
| 发明（设计）人： | 黄玮;王雅各;王劲松 | 申请（专利权）人： | 天津理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300384 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于模糊优化最小最大神经网络的模式分类方法。本发明包括：首先对国际标准数据集中的Wine、Glass和Parkinson三个数据集进行预处理，如数值归一化；然后对输入模式执行模型训练第一阶段：超盒扩展过程、超盒重叠测试和超盒收缩过程；然后执行模型训练第二阶段：超盒优化过程；最后将模式分类测试数据集的数据作为输入模式，根据构造出的模糊优化最小最大神经网络模型，对输入模式进行识别，并输出模式分类结果。与原始模糊最小最大神经网络相比，结果显示本发明所提出方法的模式分类准确度最高，具有较强的鲁棒性和分类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模糊 优化 最小 最大 神经网络 模式 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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