计算机工程与应用 ›› 2009, Vol. 45 ›› Issue (4): 246-248.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.04.072
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王 鹏,张雪英
WANG Peng,ZHANG Xue-ying
摘要: 给出一种改进的具有四层网络结构的T-S模糊神经网络算法,通过在隶属度上加入一个与输入维数有关的补偿因子,使其能够应用到语音识别系统中,并解决了由输入维数过大而引起的规则灾问题。实验结果表明改进的T-S模糊神经网络能够应用于语音识别系统,同时表明该网络的识别率比RBF网络高,并且鲁棒性较好。