基于论域空间模糊划分的粗集神经网络

• 作者: 刘子文 张东波 王耀南 许翔
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 粗集神经网络 模糊聚类 PSO算法 FCM算法 信息熵 属性约简
• 年，卷（期）: 2010,（21）
• 页码范围: 199-201
• 分类号: TP391
• 字数: 3585字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.21.071

摘要

针对粗集神经网络构建过程中的论域空间划分问题,提出一种基于模糊聚类的论域划分方法.将带交叉变异算子的粒子群优化算法(PSO)与模糊C-均值聚类算法(FCM)相结合,给出一种新的模糊聚类算法CMPSO-FCM,该算法具有良好的搜索能力和聚类效果.提出一种基于信息熵的模糊粗糙集决策规则获取方法,并用获取的规则指导粗集神经网络的构建.实验结果表明,该方法构造的神经网络具有更精简的结构、较好的分类精度和泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王耀南	湖南大学电气与信息工程学院	624	12897	53.0	86.0
2	张东波	湘潭大学信息工程学院	72	505	12.0	19.0
3	许翔	湘潭大学信息工程学院	3	14	2.0	3.0
4	刘子文	湘潭大学信息工程学院	4	28	3.0	4.0