基于粗糙集优化神经网络结构的启发式算法

• 作者: 崔文利 张鹏
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 BP神经网络 网络结构
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 智能控制技术及应用
• 页码范围: 42-45
• 页数: 4页
• 分类号: TP27
• 字数: 3008字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7848.2009.01.012

摘要

为了解决神经网络设计中确定网络结构尤其是隐层单元数的问题,提出了一种基于粗糙集理论确定神经网络结构的启发式算法.通过粗糙集理论属性约简算法对训练样本数据进行处理,根据处理结果确定网络的输入、输出以及隐层单元数.在对A320飞机自动驾驶仪不能衔接的故障诊断实例中,所设计的网络在训练中能够快速收敛,相对于传统的试探法能更快速准确地确定网络结构,从而提高飞机故障诊断效率,缩短维修时间,证明了该方法的实际可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张鹏	中国民航大学工程技术训练中心	68	249	8.0	11.0
5	崔文利	中国民航大学航空自动化学院	2	15	2.0	2.0