基于粗-模糊神经网络的决策控制-中国学术期刊网络出版总库

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基于粗-模糊神经网络的决策控制

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【英文篇名】	Decision control based on rough-fuzzy neural network
【下载频次】	★★★★★
【作者】	张倩生;
【英文作者】	ZHAN Qian-sheng(School of information science and technology; Guangdong University of Foreign Studies; Guangzhou Guangdong 510420; China; School of Mathematics and computing science; Zhongshan University; Guangzhou Guangdong 510275; China);
【作者单位】	广东外语外贸大学信息科学技术学院广东广州510420 中山大学数学与计算科学学院广东广州;
【文献出处】	控制理论与应用 , Control Theory & Applications, 编辑部邮箱 2005年 02期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	粗集; 模糊神经网络; 决策表; 模式识别;
【英文关键词】	rough set; rough_fuzzy neural network; decision table; pattern recognition;
【摘要】	通过将模糊集和粗集,神经网络结合,提出了一种基于模糊规则的新的粗模糊神经网络,它通过利用误差反向传播算法实时修正该新型网络中的权值参数,从而能被有效地应用于不确定系统的决策分类与模式识别问题.最后通过对一个不确定决策系统的模式识别的仿真结果表明该粗模糊神经网络能大大提高模式识别决策的准确率.
【英文摘要】	A new rough_fuzzy neural network based on extracting of fuzzy rules is proposed by integrating fuzzy set and rough set with neural network.It can be effectively used in decision controlling for any uncertain decision system by timely correcting the parameter value of network with error back propagation algorithm.The simulation results of a model recognition indicates that the construction approach of the rough_fuzzy neural network can improve model recognition probabilities.
【基金】	国家自然科学基金资助项目(10041005); 广东省自然科学基金资助项目(011221).
【更新日期】	2005-08-19
【分类号】	TP18
【正文快照】	1　引言(Introduction)对具有不确定性因素对象的这个极富挑战性的控制问题,目前主要有自适应控制和鲁棒控制法,但我们注意到在应用上述方法时,往往要求将控制对象描述为某些标准的数学模型,而客观实际中要处理的控制对象往往具有严重的不确定性,无法精确建模,近年来兴起的人工

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