基于粗集理论复杂系统神经网络模型构建

• 作者: 罗世亮 蔡延光 邹谷山
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 粗集理论 神经网络 可分辨矩阵 约简
• 年，卷（期）: 2004,（6）
• 所属期刊栏目: 智能控制系统及应用
• 页码范围: 568-570
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2651字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7848.2004.06.026

摘要

设计了一个基于粗集理论复杂系统神经网络模型,详细地阐述了该模型的实现算法.运用分辨矩阵特性以及粗集理论得到一些结论,提出知识约简算法,避开NP-HARD问题,实现巨量数据知识库、多维指标体系参数和多类决策指标参数知识属性有效约简,降低构建神经网络系统复杂性,为神经网络系统构建提供了一种模型和方法.实例表明该算法在保持知识库系统不失真的情况下能够有效地对复杂系统知识约简,从而降低构建神经网络模型的复杂性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹谷山	广东工业大学自动化学院	6	73	5.0	6.0
2	蔡延光	广东工业大学自动化学院	181	812	14.0	20.0
3	罗世亮	广东工业大学自动化学院	5	39	4.0	5.0