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粗糙集结合BP神经网络的数据融合方法研究
引用本文:王刚,张志禹.粗糙集结合BP神经网络的数据融合方法研究[J].西安理工大学学报,2006,22(3):311-314.
作者姓名:王刚  张志禹
作者单位:1. 西安理工大学,自动化与信息工程学院,陕西,西安,710048;西安通信学院,陕西,西安,710106
2. 西安理工大学,自动化与信息工程学院,陕西,西安,710048
基金项目:陕西省教育厅资助项目;西安理工大学校科研和教改项目
摘    要:在粗糙集和数据融合基本理论的基础上,研究了基于粗糙集理论和BP神经网络相结合的数据融合方法。先利用粗糙集对输入信息进行简化,剔除冗余信息,从而缩减了BP神经网络的规模,提高了融合系统的识别率,进而提高整个融合系统的效率。与传统的神经网络融合系统进行比较,通过实例说明了该方法的有效性。

关 键 词:粗糙集  神经网络  约简算法  数据融合
文章编号:1006-4710(2006)03-0311-04
收稿时间:2006-02-25
修稿时间:2006年2月25日

A Study of Data Fusion Based on Combining Rough Set with BP Neural Network
WANG Gang,ZHANG Zhi-Yu.A Study of Data Fusion Based on Combining Rough Set with BP Neural Network[J].Journal of Xi'an University of Technology,2006,22(3):311-314.
Authors:WANG Gang  ZHANG Zhi-Yu
Abstract:Based on rough set and basic theory of data fusion,the data fusion algorithm combining rough set theory and BP neural network is studied.Rough set theory is first used to process the sample data,and eliminate the redundant information,then reduce the scale of neural network,improve the identification rate,and improve the efficiency of the whole data fusion system.The effectiveness of the algorithm is demonstrated by an example compared with the traditional neural network system.
Keywords:rough set  BP neural network  reduct algorithm  data fusion
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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