神經網路具有并行計算，回轉窯分布式信(xin)息存儲、容(rong)錯(cuo)能(neng)力(li)強以及備子適(shi)應(ying)學習功能(neng)等一系列優點。正是由(you)于(yu)這些(xie)(xie)優點，回(hui)轉(zhuan)(zhuan)窯(yao)(yao)神(shen)經(jing)(jing)網絡的(de)(de)(de)研究受到廣泛的(de)(de)(de)關(guan)注(zhu)吸引了(le)許多研究工(gong)作者(zhe)的(de)(de)(de)興趣，回(hui)轉(zhuan)(zhuan)窯(yao)(yao)模(mo)糊神(shen)經(jing)(jing)網絡一般看(kan)來說，神(shen)經(jing)(jing)網絡不適(shi)于(yu)表達(da)基于(yu)規(gui)則的(de)(de)(de)知(zhi)識(shi)，因此在對神(shen)經(jing)(jing)網絡進行(xing)訓練(lian)時(shi)，由(you)于(yu)不能(neng)很好地(di)利用已有的(de)(de)(de)經(jing)(jing)驗(yan)知(zhi)識(shi)，常(chang)常(chang)只能(neng)將(jiang)初始權值(zhi)取為(wei)零(ling)或隨機數，從而增(zeng)加了(le)網絡的(de)(de)(de)訓練(lian)時(shi)間(jian)或者(zhe)陷入(ru)非要求(qiu)的(de)(de)(de)局(ju)部值(zhi)。對于(yu)回(hui)轉(zhuan)(zhuan)窯(yao)(yao)的(de)(de)(de)模(mo)糊神(shen)經(jing)(jing)網路這些(xie)(xie)應(ying)該說是神(shen)經(jing)(jing)網路的(de)(de)(de)一個不足。
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