基于粗糙集和神经网络的信息融合方法

• 作者: 刘东 唐述 尹怡欣
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 粗糙集 BP神经网络 信息融合 煤矿安全
• 年，卷（期）: 2007,（18）
• 所属期刊栏目: 软件时空
• 页码范围: 196-197,189
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.18.078

摘要

在运用粗糙集理论和神经网络理论进行信息融合的基础上,分析了其各自的优势和存在的问题,设计了将两者综合的信息融合方法.该方法主要思想是利用粗糙集理论对神经网络待处理的数据进行属性约简,借此来简化神经网络的结构.利用这种方法对煤矿中各种与瓦斯危险相关的信息进行融合,以此对其瓦斯安全性进行评价.结果表明,这种方法减少了训练次数而且收敛效果比传统神经网络效果好.