%0 Journal Article
%T 基于减法聚类产生具有优化规则的模糊神经网络及其软测量建模
%A 杨红卫
%A 李柠
%A 侍洪波
%J 华东理工大学学报
%P 694-697
%D 2004
%X 提出了一种通过调整减法聚类半径优选模糊规则的软测量建模方法。首先用减法聚类建立T—S模糊模型，然后通过调整聚类半径优选模糊规则数，以取得具有良好泛化性能的模型，之后利用梯度下降混合最小二乘算法精调参数。最后用该方法对初馏塔石脑油干点进行软测量建模，结果表明能较快确定优化模型，并能满足软测量建模精度要求。
%K 减法聚类
%K T—S模糊模型
%K 泛化能力
%K 软测量
%K 聚类半径
%U http://journal.ecust.edu.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=200406170&flag=1