地理信息知识获取Rough-NN模型研究

• 作者: 孙燕楠 许士国 韩敏
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 粗糙集 知识获取 神经网络 规则
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 实际问题研讨
• 页码范围: 104-108,114
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2005.01.021

摘要

提出了一种粗糙集结合神经网络的粗糙集神经网络模型,对具有高度自相关性的地理信息进行知识获取.主要思想是利用辨别矩阵形成约简算法,得到最简的if-then规则;然后构造三层神经网络模拟最简规则,其中网络的输入输出由本文提出的参数训练方法确定.本文利用VB实现该模型,并对松花江流域的洪涝干旱灾情进行了仿真实验,结果表明该模型可以快速地获取最简的if-then规则,得到正确的决策结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许士国	大连理工大学土木水利学院	132	1805	25.0	36.0
2	韩敏	大连理工大学电子与信息工程学院	200	2311	23.0	33.0
3	孙燕楠	大连理工大学电子与信息工程学院	10	259	9.0	10.0