原文服务方: 信息与控制       
摘要:
分析了满足给定学习误差要求的最小结构神经网络的各种实现方法.把粗糙集理论引入神经网络的结构构造中;提出了一种基于粗糙集理论的RBF神经网络剪枝算法,并将这种算法与现有剪枝算法相比较.最后将该算法应用于热工过程中过热气温动态特性建模.仿真结果表明基于该算法的神经网络模型具有较高的建模精度以及泛化能力.
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文献信息
篇名 基于粗糙集理论的RBF神经网络剪枝算法
来源期刊 信息与控制 学科
关键词 粗糙集 剪枝 RBF
年,卷(期) 2007,(5) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 604-609,615
页数 7页 分类号 TP273
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-0411.2007.05.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐治皋 东南大学能源与环境学院 213 2895 28.0 40.0
2 史丽萍 中国矿业大学信息与电气工程学院 142 1005 17.0 23.0
3 韩丽 中国矿业大学信息与电气工程学院 36 232 9.0 14.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
粗糙集
剪枝
RBF
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息与控制
双月刊
1002-0411
21-1138/TP
大16开
1972-01-01
chi
出版文献量(篇)
2891
总下载数(次)
0
总被引数(次)
41289
论文1v1指导