今天给各位分享模糊神经网络的知识，其中也会对进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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bp神经网络与ts模糊神经网络对比
不是，神经网络包括的种类挺多，bp（backpropagation，反向传播神经网络）只是其中一种，模糊控制和神经网络是平行的关系，模糊神经网络是这两种的结合。
没有哪种算法更好的说法，因为每种算法都有自己的优势。只能说某种算法在处理某种问题时，效果更好更合适。神经网络不能说是一种算法，它是一种数学网络结构，各神经元的权值、阈值是用某种训练算法计算出来的。
与模糊神经网络类似，网络结构一样，区别在于输入的是模糊数，有些模型还使用模糊函数作为转移函数。
用途不同 前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP网络和RBF网络。
前馈神经网络：结构简单，应用广泛，能够以任意精度逼近任意连续函数及平方可积函数．而且可以精确实现任意有限训练样本集。BP神经网络：具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。
一种基于模糊神经网络的印刷品字符识别器:优势识别器
而模糊神经网络集两者优势于一体，具有高鲁棒性和高度非线性学习能力，能够准确、快速的对已有数据进行学习，并在一定程度上提高了字符识别效率。
OCR是光学字符识别的缩写，OCR技术简单来说就是将文字信息转换为图像信息，然后再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的输入技术。
在统计模式识别中，贝叶斯决策规则从理论上解决了最优分类器的设计问题，但其实施却必须首先解决更困难的概率密度估计问题。
模糊神经网络的介绍
模糊神经网络有如下三种形式：1．逻辑模糊神经网络2．算术模糊神经网络3．混合模糊神经网络模糊神经网络就是具有模糊权系数或者输入信号是模糊量的神经网络。上面三种形式的模糊神经网络中所执行的运算方法不同。
模糊神经网络结合了神经网络系统和模糊系统的长处，它在处理非线性、模糊性等问题上有很大的优越性，在智能信息处理方面存在巨大的潜力；使得越来越多的专家学者投入到这个领域中来，并做出了卓有成效的研究成果。
bp神经网络其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。ts模糊神经网络其特点是模糊逻辑的推理过程易理解、对样本要求较低。
其实百科介绍的很详细，如“人工神经网络是模拟人脑结构的思维功能，具有较强的自学习和联想功能，人工干预少，精度较高，对专家知识的利用也较少。
模糊推理算法：模糊计算机中常用的模糊推理算法包括Mamdani型和Takagi-Sugeno型。Mamdani型算法是一种基于模糊逻辑的规则匹配方法，而Takagi-Sugeno型算法则是基于线性组合的方法。
用MATLAB做的模糊神经网络代码
用matlabR2014a软件，可以进行BP模糊神经网络预测。
然后神经网络（重点是BP神经网络的计算过程和BP算法），然后用matlab编程实现一遍，基本就能弄清楚了。matlab很好学的，又称傻瓜语言。建议你看模糊控制、神经网络各一本教材，然后尝试用matlab实现一遍，基本就能学会了。
试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。
关于模糊神经网络和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
