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基于粗集理论复杂系统神经网络模型构建 被引量:4
1
作者 邹谷山 蔡延光 罗世亮 《控制工程》 CSCD 2004年第6期568-570,共3页
设计了一个基于粗集理论复杂系统神经网络模型,详细地阐述了该模型的实现算法。运用分辨矩阵特性以及粗集理论得到一些结论,提出知识约简算法,避开NP HARD问题,实现巨量数据知识库、多维指标体系参数和多类决策指标参数知识属性有效约简... 设计了一个基于粗集理论复杂系统神经网络模型,详细地阐述了该模型的实现算法。运用分辨矩阵特性以及粗集理论得到一些结论,提出知识约简算法,避开NP HARD问题,实现巨量数据知识库、多维指标体系参数和多类决策指标参数知识属性有效约简,降低构建神经网络系统复杂性,为神经网络系统构建提供了一种模型和方法。实例表明该算法在保持知识库系统不失真的情况下能够有效地对复杂系统知识约简,从而降低构建神经网络模型的复杂性。 展开更多
关键词 理论 神经网络 可分辨矩阵 约简
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应用粗集神经网络系统识别火山岩岩性 被引量:3
2
作者 金明玉 文政 赵志伟 《大庆石油地质与开发》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期159-163,共5页
针对火山岩岩性复杂、识别难度大的问题,应用粗集神经网络系统及测井资料开展了火山岩岩性识别。首先,根据粗集理论对测井信息进行优化约简,然后利用优化后的信息建立样本集,采用LM算法的BP神经网络进行学习。运用优化的特征参数和... 针对火山岩岩性复杂、识别难度大的问题,应用粗集神经网络系统及测井资料开展了火山岩岩性识别。首先,根据粗集理论对测井信息进行优化约简,然后利用优化后的信息建立样本集,采用LM算法的BP神经网络进行学习。运用优化的特征参数和训练好的BP神经网络对火山岩岩性进行识别的结果表明,该方法具有快速、稳定的优点,识别准确率较高。 展开更多
关键词 理论 BP神经网络 火山岩 测井
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基于粗集神经网络的旋转机械故障诊断系统 被引量:1
3
作者 刘树林 王日新 +2 位作者 张嘉钟 王金东 时文刚 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2002年第2期68-70,共3页
为直接从经过小波包处理的旋转机械振动信号中提取故障征兆 ,提出了一种基于粗集神经网络的旋转机械故障诊断方法 ,建立了基于粗集神经网络的旋转机械故障诊断系统 .该系统实现了直接从完整或不完整的故障征兆中获取满意的诊断结果 ,诊... 为直接从经过小波包处理的旋转机械振动信号中提取故障征兆 ,提出了一种基于粗集神经网络的旋转机械故障诊断方法 ,建立了基于粗集神经网络的旋转机械故障诊断系统 .该系统实现了直接从完整或不完整的故障征兆中获取满意的诊断结果 ,诊断实例表明 ,平均诊断准确率超过 90 % .该方法为在不完整征兆信息下的旋转机械故障诊断提供了新的思路 . 展开更多
关键词 理论 神经网络 旋转机械
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粗集神经网络系统及其应用 被引量:1
4
作者 舒兰 吴磊 张勇 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期426-428,共3页
讨论了粗集神经网络系统及其在心电图自动识别中的应用。根据识别需要,从MIT心电图数据库获取心电图特征参数,根据粗集理论对属性进行优化,并用BP神经网络进行学习。运用这些特征参数和训练好的BP神经网络对心电图进行分类,识别准确率达... 讨论了粗集神经网络系统及其在心电图自动识别中的应用。根据识别需要,从MIT心电图数据库获取心电图特征参数,根据粗集理论对属性进行优化,并用BP神经网络进行学习。运用这些特征参数和训练好的BP神经网络对心电图进行分类,识别准确率达到90%。 展开更多
关键词 理论 心电图 决策表 BP神经网络
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基于粗集神经网络的教学评估系统 被引量:1
5
作者 韦伟 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2007年第10期75-77,共3页
为了便于教学质量的评估,将粗集理论与神经网络结合起来,构建粗神经网络。在此基础上,开发出集数据管理、网络训练、教学评估于一体的智能教学评估系统。结果表明,该系统使用方便,精度较高,可移植性强。
关键词 教学评估 神经网络
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基于粗集-神经网络的加工中心故障诊断系统的研究
6
作者 杨伟东 刘丽冰 杨泽青 《机床与液压》 北大核心 2008年第11期186-188,共3页
采用了粗集理论结合神经网络的方法进行加工中心的故障诊断,建立了加工中心故障类型的智能混合诊断系统。该系统由数据采集模块、数据预处理模块、数据约简模块、神经网络模块、故障诊断模块等功能模块组成。实验表明该系统可完成对故... 采用了粗集理论结合神经网络的方法进行加工中心的故障诊断,建立了加工中心故障类型的智能混合诊断系统。该系统由数据采集模块、数据预处理模块、数据约简模块、神经网络模块、故障诊断模块等功能模块组成。实验表明该系统可完成对故障的采集、辨识、监控等功能。 展开更多
关键词 神经网络 故障诊断 加工中心
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基于粗集理论与神经网络的电力系统负荷预测VoIP系统的QoS 被引量:1
7
作者 黄小磊 颜文俊 《江南大学学报(自然科学版)》 CAS 2008年第4期459-462,共4页
介绍了一种基于粗集理论与神经网络相结合的电力系统负荷预测方法.运用粗集理论方法对不确定、不完整的历史数据进行属性的约简分析,并将约简后的属性作为人工神经网络的输入进行负荷预测;改进基因算法对神经网络权值修正.算例表明该方... 介绍了一种基于粗集理论与神经网络相结合的电力系统负荷预测方法.运用粗集理论方法对不确定、不完整的历史数据进行属性的约简分析,并将约简后的属性作为人工神经网络的输入进行负荷预测;改进基因算法对神经网络权值修正.算例表明该方法可行、有效. 展开更多
关键词 理论 人工神经网络 负荷预测 基因算法
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基于粗集与神经网络相结合的岩移影响因素分析与开采沉陷预计方法研究 被引量:25
8
作者 张庆松 高延法 +1 位作者 刘松玉 孙宗军 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期22-25,共4页
利用粗集理论,对不同矿区36个工作面的岩移观测资料进行了分析,得到了地质开采条件和地表沉陷之间的依赖关系.建立了以粗集作为前处理器,基于粗集与神经网络相结合的开采沉陷预计模型.实例检验证明了该模型的正确性.
关键词 理论 神经网络 岩移分析 沉陷预计
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基于粗集理论的模糊神经网络建模方法研究 被引量:15
9
作者 刘璨 陈统坚 +1 位作者 彭永红 姚锡凡 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第11期1256-1259,共4页
智能控制研究发展到了模糊神经网络阶段 ,其中 5层模糊神经网络结构的物理含义清晰 ,而 Max- Min模糊神经网络反应快 ,实时性强。在分析两者优缺点的基础上 ,提出了基于粗糙集构建模糊神经网络的方法 ,并通过比较 3种方法对同一个事例... 智能控制研究发展到了模糊神经网络阶段 ,其中 5层模糊神经网络结构的物理含义清晰 ,而 Max- Min模糊神经网络反应快 ,实时性强。在分析两者优缺点的基础上 ,提出了基于粗糙集构建模糊神经网络的方法 ,并通过比较 3种方法对同一个事例的建模 ,说明了基于粗糙集方法的优点。 展开更多
关键词 智能控制 模糊神经网络 建模 理论
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专家系统中基于粗集的知识获取、更新与推理 被引量:14
10
作者 安利平 张建勇 仝凌云 《计算机工程与设计》 CSCD 2004年第1期42-45,共4页
知识获取、知识更新和不确定性推理是设计专家系统的重要方面。根据粗集理论,提出了一种专家系统的结构模型,该系统在规则获取的基础上,利用系统运行的实例增量式地更新知识库中的规则及其参数,以改善系统的性能,利用知识库中的规则及... 知识获取、知识更新和不确定性推理是设计专家系统的重要方面。根据粗集理论,提出了一种专家系统的结构模型,该系统在规则获取的基础上,利用系统运行的实例增量式地更新知识库中的规则及其参数,以改善系统的性能,利用知识库中的规则及数量参数进行不确定性推理,得出结论的可信度。 展开更多
关键词 专家系统 知识获取 知识库 不确定性推理
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基于粗集-神经网络的磨粒模式识别 被引量:5
11
作者 吴明赞 陈淑燕 +1 位作者 陈森发 赵卫东 《摩擦学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期235-237,共3页
应用粗集理论中最小约简的近似算法 ,对磨粒的形状参数进行约简 ,找出判断磨粒模式的形状参数长短轴比 Rt和圆度 Rd,同时采用这些参数训练神经网络以进行磨粒模式识别 .结果表明 :应用此算法 ,对 63个已知样本和历时 2年多对柴油机 1 4 ... 应用粗集理论中最小约简的近似算法 ,对磨粒的形状参数进行约简 ,找出判断磨粒模式的形状参数长短轴比 Rt和圆度 Rd,同时采用这些参数训练神经网络以进行磨粒模式识别 .结果表明 :应用此算法 ,对 63个已知样本和历时 2年多对柴油机 1 4 5个润滑油油样进行制谱分析判断 ,准确率在 90 %以上 ,比原来用模糊识别的准确率提高了约 1 0个百分点 ;使用 BP网络减化了网络结构 ,使网络的训练速度加快 ,整个系统变得简单、可靠。 展开更多
关键词 模式识别 神经网络 磨粒识别 铁谱技术
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基于变精度粗糙集的粗集神经网络 被引量:9
12
作者 张东波 王耀南 黄辉先 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第8期1913-1917,共5页
本文研究了基于变精度粗糙集模型下的粗集神经网络设计,对β近似约简条件进行了弱化推广,同时提出了β近似约简的选取原则。在对Brodatz纹理图像的分类实验中,比较了经典粗集神经网络RNN和变精度粗集神经网络VPRNN的性能,VPRNN不仅具有... 本文研究了基于变精度粗糙集模型下的粗集神经网络设计,对β近似约简条件进行了弱化推广,同时提出了β近似约简的选取原则。在对Brodatz纹理图像的分类实验中,比较了经典粗集神经网络RNN和变精度粗集神经网络VPRNN的性能,VPRNN不仅具有更为精简的结构和更短的训练时间,而且具有更强的近似决策和泛化能力。 展开更多
关键词 变精度 神经网络 β近似约简 纹理分类
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粗集与神经网络的集成技术研究 被引量:17
13
作者 赵卫东 陈国华 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第10期103-107,126,共6页
粗集和神经网络都是处理不确定、不完全信息的软计算方法 ,两者曾在决策支持和知识获取等领域取得了很大的成功并得到初步应用。但两者都有局限性 ,同时在许多方面有互补性。因此粗集和神经网络的集成成为当今智能混合系统的一个重要分... 粗集和神经网络都是处理不确定、不完全信息的软计算方法 ,两者曾在决策支持和知识获取等领域取得了很大的成功并得到初步应用。但两者都有局限性 ,同时在许多方面有互补性。因此粗集和神经网络的集成成为当今智能混合系统的一个重要分支 ,或许也是开发下一代专家系统的主流技术。从认识论的角度分析了粗集和神经网络的特点 ,评述了目前粗集和神经网络集成的理论和方法 ,指出其中存在的主要不足。最后提出了粗集和神经网络进一步集成所需解决的问题。 展开更多
关键词 神经网络 成技术 系统 智能混合系统
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基于粗集理论和神经网络结合的数据挖掘新方法 被引量:17
14
作者 李仁璞 王正欧 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2002年第6期674-679,共6页
本文提出了一种基于粗集理论和神经网络的数据挖掘新方法。首先利用粗集理论对原始数据进行一致性属性约简 ,然后使用神经网络对数据进行学习和预测 ,并同时完成属性的不一致约简 ,最后再由粗集对神经网络中的知识进行规则抽取。该方法... 本文提出了一种基于粗集理论和神经网络的数据挖掘新方法。首先利用粗集理论对原始数据进行一致性属性约简 ,然后使用神经网络对数据进行学习和预测 ,并同时完成属性的不一致约简 ,最后再由粗集对神经网络中的知识进行规则抽取。该方法充分融合了粗集理论强大的属性约简、规则生成能力和神经网络优良的分类、容错能力。实验表明 ,该方法快速有效 ,生成规则简单准确 ,具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 数据挖掘 理论 神经网络 分类 知识抽取 数据库 知识发现
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粗集神经网络在煤与瓦斯突出预测中的应用 被引量:6
15
作者 朱晓琳 冯涛 谢东海 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2009年第6期193-197,共5页
结合粗集理论的属性约简功能和人工神经网络的非线性映射特性,提出了煤与瓦斯突出的一种预测方法。首先用粗集理论对训练样本进行属性约简和降噪,然后将经过预处理的训练样本代入神经网络进行训练,获得稳定的网络结构,最后用训练好的神... 结合粗集理论的属性约简功能和人工神经网络的非线性映射特性,提出了煤与瓦斯突出的一种预测方法。首先用粗集理论对训练样本进行属性约简和降噪,然后将经过预处理的训练样本代入神经网络进行训练,获得稳定的网络结构,最后用训练好的神经网络对待测样本进行预测。实际应用表明:瓦斯压力、瓦斯放散速度、地质构造、煤的坚固性系数和开采深度是煤与瓦斯突出预测的必要指标;粗集神经网络模型具有较高的预测精度和良好的实用性,是一种十分有效的煤与瓦斯突出预测方法。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 神经网络 预测
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粗糙集和神经网络方法在数据挖掘中的应用 被引量:6
16
作者 周序生 王志明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第7期146-149,共4页
提出了一种基于神经网络和粗集的数据挖掘新方法。首先利用粗集理论对原始数据进行一致性属性约简,然后使用神经网络对数据进行学习,并同时完成属性的不一致约简,最后再由粗集对神经网络中的知识进行规则抽取。该方法充分融合了粗集理... 提出了一种基于神经网络和粗集的数据挖掘新方法。首先利用粗集理论对原始数据进行一致性属性约简,然后使用神经网络对数据进行学习,并同时完成属性的不一致约简,最后再由粗集对神经网络中的知识进行规则抽取。该方法充分融合了粗集理论强大的属性约简、规则生成能力和神经网络优良的分类、容错能力。实验表明,该方法快速有效,生成规则简单准确,具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 数据挖掘 理论 神经网络 分类
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一 种基于粗集的模糊神经网络 被引量:6
17
作者 罗健旭 邵惠鹤 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第11期1702-1705,1722,共5页
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... 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. 展开更多
关键词 模糊系统 神经网络 遗传算法 软测量
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粗集-神经网络在雷达信号识别中的应用研究 被引量:7
18
作者 陈婷 罗景青 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第10期28-30,共3页
信号识别是侦察系统信号处理的目的,是整个雷达对抗信号处理中关键性的一个环节。为解决雷达信号识别的问题,提出将粗集和神经网络。紧密结合建立新的识别模型,该模型充分融合了粗集强大的规则提取能力和神经网络优良的分类能力。实... 信号识别是侦察系统信号处理的目的,是整个雷达对抗信号处理中关键性的一个环节。为解决雷达信号识别的问题,提出将粗集和神经网络。紧密结合建立新的识别模型,该模型充分融合了粗集强大的规则提取能力和神经网络优良的分类能力。实验表明,该模型减少了识别的主观因素,简化了神经网络结构,能够对雷达信号有效地识别。 展开更多
关键词 信号识别 特征参数 属性约简 神经网络
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一种基于粗集神经网络的欺诈风险分析方法 被引量:9
19
作者 盛昭瀚 柳炳祥 《应用科学学报》 CAS CSCD 2003年第2期209-213,共5页
指出了传统的欺诈风险分析模型存在的问题,提出了一种基于粗集神经网络的欺诈风险分析方法.详细叙述了粗集神经网络的基本原理及基于粗集神经网络的欺诈风险分析方法,并给出了一个基于粗集神经网络的信用卡欺诈的分析实例。实验结果表明... 指出了传统的欺诈风险分析模型存在的问题,提出了一种基于粗集神经网络的欺诈风险分析方法.详细叙述了粗集神经网络的基本原理及基于粗集神经网络的欺诈风险分析方法,并给出了一个基于粗集神经网络的信用卡欺诈的分析实例。实验结果表明,该方法应用于欺诈风险的分析中是有效的,为欺诈风险的分析和预警提供了一条新的研究思路和方法。 展开更多
关键词 企业 风险管理 欺诈风险 分析方法 分析模型 神经网络
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基于Kohonen网络—粗集—模糊神经网络获取模糊规则的集成方法 被引量:2
20
作者 郑丽英 刘丽艳 王海涌 《兰州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期68-71,共4页
基于单一知识发现方法的不足提出了一种基于 Kohonen 网络、Rough Sets 和 FNN 获取模糊规则的集成方法.首先用 Kohonen 网络进行数据量化,然后运用粗集理论产生初始规则,并根据所得的规则建立模糊神经网络模型,从而生成较少的精炼规... 基于单一知识发现方法的不足提出了一种基于 Kohonen 网络、Rough Sets 和 FNN 获取模糊规则的集成方法.首先用 Kohonen 网络进行数据量化,然后运用粗集理论产生初始规则,并根据所得的规则建立模糊神经网络模型,从而生成较少的精炼规则.最后通过实例仿真分析,验证了该方法的有效性和实用性,同时为获取模糊规则提供了新的思路. 展开更多
关键词 KOHONEN网络 模糊神经网络 模糊规则
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