基于变精度粗糙集的神经模糊网络优化及应用

• 作者: 张迎 王培良 胡莹坚 颜文俊
• 来源期刊: 辽宁工程技术大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 变精度粗糙集 神经模糊网络 模糊建模 知识约简 规则划分
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 电气工程与计算机技术
• 页码范围: 250-253
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2262字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0562.2009.02.026

摘要

针对现有神经模糊网络应用中的不足,提出了一种新的基于变精度粗糙集的神经模糊网络优化方法,并讨论了其在复杂系统建模中的应用.将变精度粗糙集理论中的β分类精度作为信息函数,选择条件属性.通过选择适当的精度,对建模数据进行离散化,组成决策表.通过对决策表进行变精度的知识约简,提取重要的属性和属性值,映射到模糊规则中,简化生成的规则,从而有效地优化了神经模糊网络结构,极大地减少了网络的训练时间,且提高了训练精度.将该方法应用于有大量样本数据的非线性时延系统建模,仿真实例验证了此种方法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王培良	湖州师范学院信息工程学院	66	292	10.0	14.0
3	颜文俊	浙江大学电气工程学院	85	908	17.0	24.0
6	胡莹坚	浙江大学电气工程学院	3	12	2.0	3.0
7	张迎	湖州师范学院信息工程学院	5	7	2.0	2.0