基于决策逻辑的模糊粗糙神经网络建模

• 作者: 叶玉玲
• 来源期刊: 计算机集成制造系统
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊粗糙神经网络 决策逻辑 混沌搜索算法 最小二乘法 粗糙集
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 676-680
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 4492字
• 语种: 中文

摘要

为建立相关量的预测模型,提出了一种新的基于决策逻辑的模糊粗糙神经网络建模方法.首先对原始数据进行预处理,并基于粗糙集理论进行属性约简,得到最简决策表.然后基于决策逻辑建立模糊粗糙神经网络.最后提出了一种结合混沌搜索算法和最小二乘法的Chaos-LS算法,训练模糊粗糙神经网络的参数,从而建立起系统的模糊粗糙神经网络模型.实验证明,这种建模方法建立的模糊粗糙神经网络模型具有较高的精度和泛化能力a

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶玉玲	中船重工第七一○研究所仿真与信息研究中心	2	6	2.0	2.0