基于粗糙集和BP神经网络的空气质量评价方法

• 作者: 方莹
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: 粗糙集 BP神经网络 评价 属性约简 训练
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 432-435
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-3918.2010.04.016

摘要

基于粗糙集理论,提出了空气质量评价参数的选取算法,在不降低有效分类信息的前提下对监测数据经过约简并作为BP神经网络的输入数据,简化了网络结构,提高了训练速度和测试精度.基于BP神经网络的空气质量评价方法能有效融合多种监测数据,系统通用性强.实验表明,基于粗糙集和BP神经网络的空气质量评价方法是可行有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方莹	商丘师范学院计算机科学系	23	116	5.0	10.0