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基于粗糙集理论的模糊神经网络及其应用
A Fuzzy Neural Networks Based On Rough Sets and Its Applications
【Author】 Chen Shuangye Ti Jikai Huang Xianming Guo Jin Electronic Information & Control Engineering College, Beijing Polytechnic University, Beijing 100022
【机构】 北京工业大学电子信息与控制工程学院;
【摘要】 本文提出一种基于粗糙集理论的模糊神经网络系统,首先运用粗糙集理论来发现大量样本数据对中的概略化的规则,然后根据这些规则来设计神经网络的结构模型,并利用神经网络技术对模型进行训练。化纤工业中抽丝冷却侧吹风过程的模拟仿真实验,证明了该方法的有效性和可行性。
【Abstract】 A fuzzy neural networks based on rough sets is preseted in this paper. First,a set of rough rules are found from the given training data by using rough sets theory, then the structure and model are designed according these rules, and then training the networks by neural networks technique. The experiments which simulate the control process of side-wind for chemical fiber are carried out. The results proved its efficiency and feasibility.
- 【会议录名称】 2001年中国智能自动化会议论文集(上册)
- 【会议名称】2001年中国智能自动化会议
- 【会议时间】2001-08
- 【会议地点】中国云南昆明
- 【分类号】TP183
- 【主办单位】中国自动化学会智能自动化专业委员会、昆明船舶设备集团公司、云南自动化学会、中国人工智能学会计算机视觉及智能控制学会、IEEE控制系统学会北京分会、中国自动化学会机器人竞赛工作委员会