粗集神经网络在建筑物震害预测中的应用

• 作者: 刘义建 刘勇健 张伯友
• 来源期刊: 西北地震学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 粗糙集 神经网络 震害预测 属性约简
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 页码范围: 97-101
• 页数: 5页
• 分类号: P315.9
• 字数: 4848字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0844.2008.02.001

摘要

将粗糙粗集理论和神经网络原理结合起来,建立了基于粗集-神经网络的建筑物震害预测模型.首先运用粗糙集理论,根据原始样本建立决策表进行属性离散化、属性重要性排序、属性约简和分类规则的提取;然后将所提取的关键成分作为神经网络的输入练模型.实例研究表明,基于粗集-神经网络的多层砖房震害预测结果与实际震害基本吻合.该模型简化了神经网络结构,提高了训练速度和分类精度,还能对各因素对房屋震害的影响度进行分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘勇健		100	1223	17.0	30.0
5	张伯友	中国科学院广州地球化学所	36	770	15.0	27.0