A hybrid learning procedure for fuzzy neural networks is presented. In the first stage the genetic algorithm performs global search and seeks a near-optimal initial point for the second stage which is based on the back-propagation algorithm. An application to medical diagnosis is described.
PL
W artykule przedstawiono hybrydową procedurę uczenia rozmytych sieci neuronowych. W pierwszym etapie uczenia algorytm genetyczny poszukuje rozwiązania bliskiego optimum, które stanowi punkt początkowy dla algorytmu wzorowanego na metodzie wstecznej propagacji błędów i wykorzystywanego w drugim etapie uczenia. W pracy opisano zastosowanie rozmytej sieci neuronowej do diagnostyki medycznej.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.