基于粗糙集和粒子群优化神经网络的智能决策方法

• 作者: 朱帮助
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 多属性决策 粗糙集 粒子群算法 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 920-923
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 4545字
• 语种: 中文

摘要

针对多属性决策中的高维、非线性问题,提出一种基于粗糙集和粒子群优化神经网络的智能多属性决策方法.该方法利用粗糙集对多属性决策问题的条件属性进行约简,利用粒子群算法训练神经网络的权重和阈值形成粒子群优化神经网络模型,约简后的属性数据进入粒子群优化神经网络的智能决策系统.实证结果表明,该方法具有较好的泛化能力,与标准支持向量机、遗传神经网络等方法相比,该方法具有一定的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱帮助	北京航空航天大学经济管理学院	43	548	14.0	21.0