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近年来,原来并没有什么必然联系的模糊理论和人工神经网络有了较多的结合.这是由于在模糊系统设计涉及到的3个问题:第一,模糊规则的选取}第二,模糊概率函数(隶属函数)的确定;第三,模糊决策算法的决定.这在有些系统中并不是十分明确的,而人工神经网络却不需要人为干预,而只需通过实际输入、输出数据的学习即可得到其决策.但是人工神经网络也有其缺点,它不够稳定,单独使用确定度不是很高,而且神经网络中所使用的BP算法有其限制性,只能得到局部最优解.
因此,我们将模糊理论与神经网络相结合,根据其预测值与实际值的误差选取适当的权重,建立二者对预测结果的影响关系的模型,用于系统预测.在神经网络中,把BP算法和遗传算法结合起来,得到全局最优解. 相似文献
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甜菜离子注入诱变早熟突变体的RAPD分子标记筛选 总被引:8,自引:0,他引:8
以离子注入诱变技术获得的甜菜早熟突变体W11和未做诱变处理的7208为对照材料,提取DNA并进行RAPD分析,选取800条RAPD随机引物对W11和7208进行扩增,结果表明,W11?208之间在DNA水平上存在差异.从800条随机引物中筛选到45条在W11和7208中存在差异, 存在差异的引物占所用引物数的5.6;,表明W11和7208种的相似性很高.该研究利用W11和 7208做亲本构建分子标记作图群体,进而定位早熟性状基因或QTL奠定了基础. 相似文献
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