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701.
针对现有神经模糊网络应用中的不足,提出了一种新的基于变精度粗糙集的神经模糊网络优化方法,并讨论了其在复杂系统建模中的应用.将变精度粗糙集理论中的β分类精度作为信息函数,选择条件属性.通过选择适当的精度,对建模数据进行离散化,组成决策表.通过对决策表进行变精度的知识约简,提取重要的属性和属性值,映射到模糊规则中,简化生成的规则,从而有效地优化了神经模糊网络结构,极大地减少了网络的训练时间,且提高了训练精度.将该方法应用于有大量样本数据的非线性时延系统建模,仿真实例验证了此种方法的可行性和有效性. 相似文献
702.
A new intelligent method for disease diagnosis based on rough set theory (RST) and the relevance vector machine (RVM) for
classification is presented as the rough relevance vector machine (RRVM). The RRVM mixes rough set’s strong rule extraction
ability with the excellent classification ability of the relevance vector machine through preprocessing initial information,
reducing data, and training the relevance vector machine. Compared with traditional intelligence methods such as neural network
(NN), support vector machine (SVM), and relevance vector machine (RVM), this method manages to identify disease samples objectively
and effectively with less transcendental information.
Biography: LI Dingfang (1965–), male, Professor, Ph. D., research direction: computational learning theory, computing in science and
engineering. 相似文献
703.
证明了偏序集上拟压缩映象的一个不动点定理,将偏序集上的单调映象不动点的存在性推广到拟压缩映象的情形,并应用此结果得到了在一定条件下一对耦合映射的不动点的存在性. 相似文献
704.
李鸿 《安徽大学学报(自然科学版)》2009,33(6)
在作者提出的粒计算新模型──粒集理论的基础上,提出了粒系统、概念粒系统和粒概念等概念,并对它们分别进行了描述,其中粒系统的描述是五元组形式,即(U,D,L,H,J).当约束J的形式为一种特殊形式,即为概念中内涵与外延间反变关系的数学描述时,(U,D,L,H,J)就是概念粒系统.由此给出了概念粒系统的一些基本数学性质,证明了全体粒概念构成一个完备格──粒概念格,同时初步探讨了形式背景与概念粒系统之间的关系,从而进一步扩充了粒集理论的内容,完善了粒集理论. 相似文献
705.
706.
提出了基于粗糙集和神经网络的故障诊断方法。采用Kohonen网络对连续属性值进行离散化,应用粗糙集理论对特征参数进行属性约简,并把约简结果生成规则作为BP网络的输入。仿真结果表明,经粗糙集理论优化后的样本集进行神经网络训练,提高了神经网络的学习速度和故障诊断正确率,减少了训练时间。 相似文献
707.
基于分圆类方法的差集偶构造 总被引:2,自引:1,他引:2
利用分圆类的方法构造了Z2q(q=ef+1为素数幂,e=2或4)上,参数为(4f+2,2f+1,2f,f,f),(8f+2,4f+1,4f,2f,2f),(8f+2,4f+1,2f,f,f),(4f+1,2f,2f,0,f)的差集偶. 相似文献
708.
房亮 《山东科技大学学报(自然科学版)》2007,26(1):94-95
由于内点法的发现和半定规划在控制论、组合优化、统计学等方面的重要应用,半定规划近几年来已成为优化中最活跃的领域。然而许多实际问题很难将它们的目标函数和约束函数精确地描述出来,因此有必要将模糊集理论应用到半定规划中来,进而通过求解模糊半定规划使问题得以解决。 相似文献
709.
为了提高热连轧粗轧宽度的控制精度,以攀钢热轧板厂实测数据为基础,采用粒子群优化算法训练神经网络并将其用于热连轧粗轧宽度预报,通过模糊聚类分析方法进行数据分析,科学选取学习样本,解决了由于样本多、学习速度慢的问题.实测数据运算表明,这种方法可避免神经网络陷入局部极小,带钢粗轧宽度的预报精度控制在6 mm以内,并且训练速度也有很大程度的改善,神经网络结构也得到优化,具有很大的应用潜力. 相似文献