一种基于粗集的模糊神经网络 |
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引用本文: | 罗健旭,邵惠鹤. 一种基于粗集的模糊神经网络[J]. 上海交通大学学报, 2003, 37(11): 1702-1705,1722 |
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作者姓名: | 罗健旭 邵惠鹤 |
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作者单位: | 上海交通大学,自动化研究所,上海,200030 |
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基金项目: | 国家高技术研究发展计划(863)项目(2001AA413130) |
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摘 要: | 提出了基于粗集的模糊神经网络(RSNFN),利用粗集理论从数据样本中获取约简的规则集作为模糊神经网络的规则,使得规则数目减少,克服了当输入维数高时,模糊神经网络模糊规则过多,结构过于庞大的缺点.同时利用遗传算法对连续属性的最优离散化值进行寻优,从而获得最优的网络结构.最后用RSNFN方法对催化裂化装置的轻柴油凝点进行估计,取得了良好的效果.
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关 键 词: | 粗集 模糊系统 神经网络 遗传算法 软测量 |
文章编号: | 1006-2467(2003)11-1702-04 |
A Neurofuzzy System Based on Rough Set Theory |
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Abstract: | |
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Keywords: | rough set fuzzy systems neural networks genetic algorithms soft sensing |
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