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摘要：本发明公开了基于优化鲸鱼算法的二型模糊神经网络模型的预测方法包括定义了一种二型模糊神经网络模型，该神经网络模型是由n个输入变量、一个输出变量和k条规则构成。如下图所示，该二型模糊神经网络模型是由注意力机制层、二型模糊映射层、规则触发层、模糊降型层、后件集合层以及结果输出层所组成的一种神经网络模型结构。本发明提出了一种优化的鲸鱼算法来对二型模糊神经网络模型中的前件以及后件参数进行搜索性能上的优化。该优化鲸鱼算法采用多个种群同时进化的策略，可以提高种群多样性，增强全局搜索能力，对于二型模糊神经网络模型中的参数辨识以及搜索具有很好地提升。
主权项：1.基于优化鲸鱼算法的二型模糊神经网络模型的预测方法，其特征在于：包括，收集训练数据，并对所述数据进行预处理；根据预处理后的数据构建二型模糊神经网络模型；引入采用多个种群同时进化的策略，引入种群间信息交互机制，优化鲸鱼算法。
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百度查询： 南京邮电大学 基于优化鲸鱼算法的二型模糊神经网络模型的预测方法
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