跨越连接BP算法及其在卷烟制丝工艺中的应用

传统BP神经网络算法及其改进算法都是非完全全连接神经网络算法,具有收敛速度慢,泛化能力差等不足.通过对神经网络连接方式的转化,可以得到一种完全全连接神经网络--跨越连接神经网络,并给出了跨越连接BP神经网络算法.针对卷烟制丝工艺的仿真实验表明,该算法具备描述复杂数据的能力,与传统BP算法相比,网络训练收敛速度快且泛化能力强.     

基于粗糙集的区间型数据离散化算法

针对条件属性取值为区间型数据的离散化问题,提出了一种新的基于粗糙集理论的离散化算法.首先将粗糙集理论中上、下近似的概念进行扩展,用以描述区间数对象间的距离和相似关系,并通过定义相似度阈值来确定对象间的 相似关系.为了达到用最少的离散划分区间得到较好的离散化结果,并合理地确定相似度阈值, 文章给出了粗糙熵的概念.通过离散化属性的上、下近似粗糙熵值的计算以及该属性下各区间数对象的相似度矩阵的确定,可以得到该属性下最终的离散化结果.最后给出了一个烟叶质量等级评价的实例, 实验结果表明该算法是有效的.