神經(jīng)網(wǎng)路具有并行計算,回轉(zhuǎn)窯分布式信息存儲、容錯能力強以及備子適應學習功能等一系列優(yōu)點。正是由于這些優(yōu)點,回轉(zhuǎn)窯神經(jīng)網(wǎng)絡的研究受到廣泛的關(guān)注吸引了許多研究工作者的興趣,回轉(zhuǎn)窯模糊神經(jīng)網(wǎng)絡一般看來說,神經(jīng)網(wǎng)絡不適于表達基于規(guī)則的知識,因此在對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練時,由于不能很好地利用已有的經(jīng)驗知識,常常只能將初始權(quán)值取為零或隨機數(shù),從而增加了網(wǎng)絡的訓練時間或者陷入非要求的局部值。對于回轉(zhuǎn)窯的模糊神經(jīng)網(wǎng)路這些應該說是神經(jīng)網(wǎng)路的一個不足。
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