基于模糊神经网络的数据挖掘算法

• 作者: 孙卫 毕笃彦 赵高峰
• 来源期刊: 空军工程大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 模糊神经网络 网络裁剪 规则提取
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 军事信息技术
• 页码范围: 63-66
• 页数: 4页
• 分类号: TP31
• 字数: 2676字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3516.2008.03.015

摘要

提出一种基于模糊神经网络进行数据挖掘的新方法.构成模糊神经网络的模糊化层采用高斯函数计算5个模糊隶属度,高斯函数需要的均值、方差以及隶属度的中心值都可通过预先计算采集到的数据得到.模糊推理层采用取小取大运算代替常用的积和运算,加快了网络的推理速度.在模糊神经网络训练阶段,首先利用重心法对模糊化层输出进行反模糊化,再采用BP思想,利用梯度法求误差值并进行反传调整隶属度函数的参数值.为提高网络推理精度和速度,通过设立相应的规则对网络进行裁剪,剪掉多余的节点和权值,最后依据一定的思想对产生的模糊规则进行简化和提取.以工业锻造中的智能温度控制系统的控制数据为例进行仿真,结果表明,该网络具有较高的精度和较好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毕笃彦	空军工程大学工程学院	282	3094	27.0	43.0
2	孙卫	西安交通大学系统工程研究所	54	782	17.0	27.0
3	赵高峰	空军工程大学工程学院	1	7	1.0	1.0