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针对直觉模糊集(IFS)非隶属度函数难以确定的问题,提出一种基于优先关系定序法的IFS非隶属度函数确定方法,给出了详细的算法步骤,从理论上证明了该算法的正确性,并分析了算法的时间复杂度与适用范围。最后,通过实例分析从应用上验证了算法的有效性与实用性。研究表明,该算法可有效地解决具有依多属性确定优先次序特性的一类IFS非隶属度函数确定方法的问题。
为了建立国民经济生产总值(GDP)神经网络预测模型,构造了双层网络结构的基于径向基网络,通过学习训练,确定径向基数神经网络参数和结构。仿真结果表明,生成的径向基函数模型应用于国民经济预测比BP神经网络模型具有更高的预测精度和良好的泛化能力。

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