基于粗糙Multilayer Perceptron网络的规则提取及生成方法研究

• 作者: 张赢 李琛
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 粗糙集 规则生成
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 页码范围: 64-66
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2954字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4512.2007.02.019

摘要

将粗糙集理论同神经网络结合起来,提出了一种基于粗糙集的神经网络体系结构,并以此为基础讨论了神经网络中的规则提取方法.为扩大神经网络的适用范围,利用粗糙集理论中的相关概念来指导神经网络系统的构建,从而使系统参数具有较为明确的物理意义.提出一种对该网络进行训练的学习算法.根据网络中各节点所对应的物理意义以及相应连接权值的大小,给出了一种折衷型算法对粗糙神经网络进行推理规则提取和生成.实验结果表明:粗糙神经网络具有较好的工作性能,并且能给出相应的推理规则.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张赢	华中科技大学系统工程研究所	2	1	1.0	1.0
2	李琛	华中科技大学系统工程研究所	8	54	4.0	7.0