一种基于粗糙集的粗糙神经网络构造方法

针对神经网络中各神经元和权不能赋予明确的物理意义 ,提出了一种基于粗糙集的神经网络模型 .该模型利用粗糙集理论数值分析的能力 ,首先从给定的数据集中抽取出规则 ,然后根据这些规则构造神经网络隐含层的神经元个数 ,从而确定粗糙神经网络的初始拓扑结构 .同时 ,将输入映射到输出子空间 ,并在这个子空间上用神经网络进行逼近 ,由此得到一种可理解性好、收敛速度快的神经网络模型 .实验结果表明 ,该模型能够较好地处理神经网络拓扑结构、训练样本的大小、样本质量等对神经网络的精度及泛化能力有直接影响的问题 ,在大大缩短训练时间的同时 ,它的预测精度可达 96 4 % ,较同条件下径向基函数神经网络模型的精度高 3 6 % .     

用人工神经网络方法辨识岩体力学参数

研究了用人工神经网络辨识岩石工程岩体力学参数的基本原理、网络结构、网络训练样本的获得及网络训练方法·在此基础上,提出了用人工神经网络辨识岩石工程岩体力学参数的方法和步骤,并给出了一个参数辨识实例·结果表明,依据巷道变形观测,用神经网络辨识岩石工程岩体力学参数是可行的·该方法为研究岩体物理力学性质参数和岩石工程初始地应力条件提供了一个有效途径,尤其适用于软岩情况下岩体力学参数的辨识·     

一种基于粗糙集和遗传神经网络的数据分类器模型

为了实现对无线传感器网络监测得到的高维冗余且不确定的数据进行分类识别,提出一种由遗传算法和粗糙集进行优化的BP神经网络数据分类器模型,并形成了数据挖掘分类算法。该模型通过粗糙集理论的属性约简算法删除训练样本的冗余属性,利用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化,并进行神经网络学习。数据挖掘分类算法学习速度快,能够有效提高无线传感器网络中数据的分类效率。     

一种粗糙模糊神经网络分类器及其应用

提出了一种粗糙模糊神经网络分类器的模型。其过程为:利用粗糙集理论获取分类知识,根据训练样本建立决策表,进行决策表属性值离散化、属性约简和分类规则的提取;依据约简后决策表的属性、经模糊化处理的属性值及分类规则构造粗糙模糊神经网络分类器。该分类器可以有效地克服粗糙集规则匹配方法抗噪声能力和规则泛化能力差的缺点;同时可简化神经网络的结构,加快网络的训练速度。并详细介绍了该分类器用于汽车车牌字符识别的步骤和实验结果。     

粗糙集神经网络理论在矿井通风系统评价中的应用

针对矿井通风系统神经网络评价法中建立样本的不稳定性问题,开展了基于粗糙集和BP神经网络理论的通风系统综合评价研究。以某矿井通风系统为研究对象,应用粗糙集数据分析系统对矿井通风系统评价指标的原始数据样本的分类质量进行了检验;在此基础上,基于人工神经网络理论,建立了矿井通风系统的粗糙集神经网络评价模型,从而形成了一种新的基于粗糙集神经网络理论的矿井通风系统评价方法。研究结果表明,经过模型的数据检验和应用性验证,其理论评价结果与实际情况相符,且网络总误差小于0.004;这说明基于粗糙集神经网络的综合评价方法在矿井通风系统评价中有很好的实际应用效果。     

成人高校毕业生学位评审预测模型及其应用

在定性分析的基础上,提取影响成人高校毕业生学位评审的12个指标,并利用粗糙集理论与LVQ神经网络的各自优势,构建了一个粗糙集-LVQ神经网络成人高校毕业生学位评审预测模型。粗糙集作为前置系统,在分类能力不变的前提下对属性进行约简,得到两个属性个数均为7的最小条件属性约简集,利用LVQ神经网络进行分类处理。实证分析中,该模型对两个最小条件属性约简集进行择优选择,并对胜选的属性约简训练样本与全部属性训练样本的分类能力进行对比,最后,利用该模型与LVQ进行了相关参数比较。结果表明,文章构建的粗糙集-LVQ预测模型与LVQ网络相比,输入矢量减少了42%,运行效率提高了75%,准确识别率提高了14.4%。     

非线性位移时间序列分析的遗传 神经网络方法

岩土结构的位移大都具有非线性动力学演化特征,针对目前所采用的时间序列分析方法中存在的模型选择和参数确定困难问题,用人工神经网络建模来取代传统的分析方法,提出了一种能自动确定输入时步长度和网络模型结构的遗传 神经网络方法,而且也解决了神经网络结构选择和“过训练”问题,提高了网络学习的效率和网络预测的能力·该方法可以对位移演化规律进行智能识别,获得全局最优解·     

非线性位移时间序列分析的遗传神经网络方法

岩土结构的位移大都具有非线性动力学演化特征,针对目前所采用的时间序列分析方法中存在的模型选择和参数确定困难问题,用人工神经网络建模来取代传统的分析方法,提出了一种能自动确定输入时步长度和网络模型结构的遗传神经网络方法,而且也解决了神经网络结构选择和“过训练”问题,提高了网络学习的效率和网络预测的能力·该方法可以对位移演化规律进行智能识别,获得全局最优解·     

基于粗糙集与神经网络的机场气象新型预测模型

针对民用机场多因素气象预测问题的复杂性,提出了一种基于粗糙集—RBF神经网络模型.该模型利用粗糙集理论约简气象影响因素,提取关键因素作为网络的输入,简化了网络结构.实例验证,该模型的学习训练速度和预测精度远优于传统的RBF神经网络模型.     

基于RS-ANN的汽车发动机故障诊断分析

利用粗糙集理论对知识的约简能力及神经网络的分类能力,构建粗糙集-神经网络（RS-ANN）故障诊断组合模型;并将该模型应用于汽车发动机故障数据进行实例验证,该模型诊断速度快,故障诊断正确率高.     

基于粗糙集的模糊神经网络在故障诊断中的应用

文章将粗糙集理论、模糊逻辑推理和神经网络等方法相结合,提出一种基于粗糙集的模糊神经网络理论的复杂机械的故障诊断方法。该方法应用模糊逻辑推理建立故障诊断决策表,采用粗糙集理论对故障样本数据属性约简,将获取的主要特征属性输入到神经网络中进行训练学习,然后把检测数据输入到诊断系统中进行检测。检测结果表明,该方法在船舶柴油机的故障诊断中是有效的。     

粗糙集与故障树理论的组合故障诊断

故障知识的获取以及故障树结构的确定一直是亟待解决的瓶颈问题.将粗糙集理论引入到故障树的故障诊断中,利用粗糙集对实例测得的故障信息进行知识约减和知识获取,寻找系统各个故障源信号之间的逻辑关系,并通过这些逻辑关系构造基于知识的故障树模型.故障实例分析表明,将粗糙集理论与故障树有机结合在一起进行故障诊断能有效地压缩故障特征空间,实现快速、准确的故障推理.     

基于K-Means和粗糙集神经网络的节点故障诊断

传感器节点通常被随机布撒于环境恶劣甚至无人能及的区域,容易发生各类故障.为了解决此问题,研究了基于K-Means算法和粗糙集神经网络的节点故障诊断方法.首先,采用改进的K-Means算法离散化数据连续属性值;然后,通过粗糙集互信息法对数据属性进行约简,以提高诊断效率;最后,建立三层的BP神经网络故障诊断模型,通过蛙跳算法对权值优化得到最终的故障诊断模型.仿真实验证明文中方法能实现传感器节点故障诊断,且与其他方法相比,具有较高的故障诊断精度和较少的诊断时间.     

基于粗糙集-神经网络故障诊断技术的研究

提出了一种基于粗糙集-神经网络故障诊断新方法,该方法利用粗糙集理论对数据样本进行数据浓缩,提取初步的映射规则.该规则通过神经网络进行粗映射,利用神经网络的分类逼近能力,建立输入状态空间到输出空间的精确映射,大大提高了神经网络的收敛速度和逼近精度.通过对一个电力电子电路进行实验,实验结果表明,该方法可以有效地减少输入层神经元个数,提高神经网络模型的学习效率和诊断的准确性,在故障诊断中有良好的应用前景.     

粗糙集理论在机械故障诊断中的应用研究

为了对诊断过程中大量的宙余特征进行压缩或约简,将粗糙集理论引入到机械故障诊断过程中,提出了一种特征约简的算法,通过2个典型诊断实例对该算法进行了验证,结果表明：在保证故障分类结果基本不变的情况下,该算法可以查找出对故障分类起主作用的特征,从而达到了特征约简的目的,为粗糙集理论在机械故障诊断中的深入应用打下了基础。     

基于决策技术和粗糙集理论的诊断知识库构建研究

针对目前诊断推理中知识库构建存在知识获取困难,提出了一种基于粗糙集和决策理论的诊断知识库构建模型.该模型引入决策技术和粗糙集理论,对源数据进行预处理,构建决策表,通过属性约简和属性值约简获取故障诊断的最小约简属性集和诊断规则,并建立诊断规则知识库.实例证明在保持故障诊断分类结果的情况下,该方法可以提取出最能反映故障的特征知识,并能有效地解决诊断知识库构建中规则获取的知识冗余或缺失问题,显著提高故障诊断的精度和效率.     

Application of Rough Set Theory in Fault Diagnostic Rules Acquisition

Rough set theory is a new mathematical tool to deal with vagneness and uncertainty. But original rough sets theory only generates deterministic rules and deals with data sets in which there is no noise. The variable precision rough set model （VPRSM） is presented to handle uncertain and noisy information. A method based on VPRSM is proposed to apply to fault diagnosis feature extraction and rules acquisition for industrial applications. An example for fault diagnosis of rotary machinery is given to show that the method is very effective.     

基于MEA的粗糙集神经网络研究及应用

将思维进化算法、粗糙集和神经网络相结合,提出一种基于MEA的粗糙集神经网络,用于变压器故障诊断。此模型采用思维进化算法全局寻优的特点,搜索粗糙集属性约简离散断点的位置以及神经网络的连接权值和阈值,避免了常规粗糙集属性约简时复杂的手工试凑以及BP神经网络收敛速度慢、精度不高等缺点,有利于更快地收敛于全局最优解,提高系统的诊断速度和准确率。仿真结果表明了方法的有效性。     

基于Rough Sets-C4.5的故障征兆提取与判别

针对原始信息系统往往存在大量重复样本和冗余属性,从而影响实际故障诊断的精度和速度这一问题,介绍了一种基于粗糙集和决策树C4.5算法相融合的故障诊断模型,用于设备的精确和快速故障诊断.利用粗糙集具有较强的处理不确定和不完备信息的能力,对原始样本集进行离散化及约简处理;同时,利用决策树C4.5算法对约简后的决策表进行快速学习并形成树状故障分类器.以实例介绍了利用该模型进行故障诊断的完整过程.