神经网络规则优化建模与应用

• 作者: 冯力静 刘保相 陈丽芳
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 粗集 决策树 粒子群优化算法 BP神经网络 动态规则
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 2247-2254
• 页数: 8页
• 分类号: TP183
• 字数: 6002字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2019.12.021

摘要

神经网络应用于复杂系统时存在隐含层节点确定和参数随机选择的困难,对此研究探索了一种规则优化建模方法.首先,应用粗决策树耦合算法实现增量式的动态规则提取;其次,基于获取的动态规则计算最简规则数,作为确定网络隐含层节点的依据,实现网络规则建模;再次,优化网络初始参数,规避局部极小问题并提高模型训练速度和精度;最后,将优化模型应用于空气质量预报中,性能测试和对比分析结果显示,该模型收敛速度快且误差控制在4％以内,学习速度和预报精度明显优于传统模型.该研究成果实现了动态增量模式下的规则模型构建与优化,为动态数据处理提供了一种新的研究思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈丽芳	华北理工大学理学院	21	38	3.0	5.0
2	刘保相	华北理工大学理学院	19	57	5.0	6.0
3	冯力静	华北理工大学理学院	1	0	0.0	0.0