摘要: 用实时间回馈(RTRL)算法和实编码基因遗传(RCGA)算法训练二阶递归神经网络进行模糊文法推导,表现出了精度高的良好性能,但速度较慢。然而作为目前最快的递归神经网络算法Levenberg-Marquardt(LMBP)算法在模糊文法推导中的应用却很少引起学者们的关注。通过实验对 LMBP算法在正则模糊文法推导中的优势与缺陷等性能进行分析,实验显示了LMBP算法在模糊文法推导中的快速收敛能力。
中图分类号:
杨卓东,舒 兰. 基于神经网络LMBP算法的正则模糊文法推导[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(25): 65-67.
YANG Zhuo-dong,SHU Lan. Regular fuzzy grammatical inference based on LMBP algorithm of neural network[J]. Computer Engineering and Applications, 2009, 45(25): 65-67.