期刊文献+
共找到82篇文章
< 1 2 5 >
每页显示 20 50 100
Novel method for the evaluation of data quality based on fuzzy control 被引量:1
1
作者 Ban Xiaojuan Ning Shurong +1 位作者 Xu Zhaolin Cheng Peng 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2008年第3期606-610,共5页
One of the goals of data collection is preparing for decision-making, so high quality requirement must be satisfied. Rational evaluation of data quality is an effective way to identify data problem in time, and the qu... One of the goals of data collection is preparing for decision-making, so high quality requirement must be satisfied. Rational evaluation of data quality is an effective way to identify data problem in time, and the quality of data after this evaluation is satisfactory with the requirement of decision maker. A fuzzy neural network based research method of data quality evaluation is proposed. First, the criteria for the evaluation of data quality are selected to construct the fuzzy sets of evaluating grades, and then by using the learning ability of NN, the objective evaluation of membership is carried out, which can be used for the effective evaluation of data quality. This research has been used in the platform of 'data report of national compulsory education outlay guarantee' from the Chinese Ministry of Education. This method can be used for the effective evaluation of data quality worldwide, and the data quality situation can be found out more completely, objectively, and in better time by using the method. 展开更多
关键词 data quality evaluation system fuzzy control theory neural network.
在线阅读 下载PDF
基于粗糙集和人工神经网络的洞室岩体质量评价 被引量:30
2
作者 邱道宏 陈剑平 +1 位作者 阙金声 安鹏程 《吉林大学学报(地球科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期86-91,共6页
针对洞室岩体质量问题,从洞室工程的角度选取能够反映岩体综合工程特性的6个参数,用可拓评判和专家审定的方法构建了决策样本集;再利用粗糙集理论对原始决策样本集进行约简操作,并分析各指标对决策的相对重要性;最后将约简结果生成的规... 针对洞室岩体质量问题,从洞室工程的角度选取能够反映岩体综合工程特性的6个参数,用可拓评判和专家审定的方法构建了决策样本集;再利用粗糙集理论对原始决策样本集进行约简操作,并分析各指标对决策的相对重要性;最后将约简结果生成的规则作为人工神经网络的输入,建立了洞室岩体质量评价模型。通过工程实例分析对比,该模型有效地简化神经网络的网络结构,减少网络的训练步数,提高网络的学习效率,能够较准确地反映洞室岩体的工程特性。 展开更多
关键词 岩体质量评价 粗糙集 知识约简 人工神经网络
在线阅读 下载PDF
基于粗糙集-神经网络的矿山地质环境影响评价模型及应用 被引量:28
3
作者 蒋复量 周科平 +3 位作者 李书娜 肖建清 潘东 李魁 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第8期126-132,共7页
采用衡山白果地区石膏矿山的11个评价指标,综合运用粗糙集和神经网络理论,构建了基于粗糙集-神经网络(RS-ANN)的矿山地质环境影响评价模型,对RSES软件约简的数据和无约简的数据采用EasyNN-plus软件进行预测评价。神经网络模型的输入属性... 采用衡山白果地区石膏矿山的11个评价指标,综合运用粗糙集和神经网络理论,构建了基于粗糙集-神经网络(RS-ANN)的矿山地质环境影响评价模型,对RSES软件约简的数据和无约简的数据采用EasyNN-plus软件进行预测评价。神经网络模型的输入属性为8个,而粗糙集-神经网络模型的输入属性为6个,训练样本均为13个,预测样本均为4个,前者的平均预测精度为1.85%~24.86%,后者为1.23%~15.28%。研究发现,粗糙集在保留关键信息的前提下可有效地对数据表进行约简,约简后的神经网络预测结果与实际情况吻合,并比无约简时总体精度有较大幅度提高。 展开更多
关键词 矿山地质环境 评价模型 粗糙集 BP神经网络 评价指标
在线阅读 下载PDF
基于粗糙集与神经网络的农机化发展水平评估方法 被引量:22
4
作者 何勇 冯雷 吴春霞 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期100-103,共4页
在分析现有农业机械化发展水平评价方法的基础上 ,提出了粗糙集理论与人工神经网络技术相结合的农业机械化发展水平评价指标简化体系和评价方法。实例表明 ,约简后的指标体系可以获得原有指标体系的分类结果 ,但比原有模型少了 6 0 %的... 在分析现有农业机械化发展水平评价方法的基础上 ,提出了粗糙集理论与人工神经网络技术相结合的农业机械化发展水平评价指标简化体系和评价方法。实例表明 ,约简后的指标体系可以获得原有指标体系的分类结果 ,但比原有模型少了 6 0 %的指标 ,大大减少了信息的需求量 ,为农机化水平评价提供了一种新的途径。 展开更多
关键词 粗糙集理论 神经网络 农业机械化 发展水平 评估方法
在线阅读 下载PDF
粗糙集-神经网络故障诊断方法研究 被引量:23
5
作者 郝丽娜 王伟 +1 位作者 吴光宇 王宛山 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期252-255,共4页
从人工神经网络故障诊断模型的特点出发 ,利用粗糙集理论解决该模型应用中的主要问题 ,包括进行训练样本质量研究 ,定义相关概念 ,给出故障特征提取算法等 ,提出了粗糙集 神经网络智能混合系统模型 ,分析了该模型的实现步骤 ,结合具体... 从人工神经网络故障诊断模型的特点出发 ,利用粗糙集理论解决该模型应用中的主要问题 ,包括进行训练样本质量研究 ,定义相关概念 ,给出故障特征提取算法等 ,提出了粗糙集 神经网络智能混合系统模型 ,分析了该模型的实现步骤 ,结合具体实例验证了上述理论的正确性·利用SAS软件进行了数值仿真·结果表明 ,提出的理论较好地解决了神经网络结构、训练样本的大小、样本质量等对人工神经网络的精度及泛化能力有直接影响的问题 ,减少了训练所需的计算量和时间 ,提高了模型的正确率· 展开更多
关键词 粗糙集 人工神经网络 故障诊断 训练样本质量 智能混合系统
在线阅读 下载PDF
基于油中溶解气体分析数据挖掘的变压器绝缘故障诊断 被引量:22
6
作者 董立新 肖登明 +1 位作者 李喆 刘奕路 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2004年第15期85-89,共5页
充分利用粗糙集理论对知识的约简能力与模糊径向基函数(RBF)神经网络优良的分类诊断能力,基于粗糙集与RBF网络实现数据挖掘的电力变压器绝缘故障诊断。该方法一方面将粗糙集作为RBF神经网络的前置,对经离散化的样本集进行约简,形成精简... 充分利用粗糙集理论对知识的约简能力与模糊径向基函数(RBF)神经网络优良的分类诊断能力,基于粗糙集与RBF网络实现数据挖掘的电力变压器绝缘故障诊断。该方法一方面将粗糙集作为RBF神经网络的前置,对经离散化的样本集进行约简,形成精简的规则集,将高于一定可信度的挖掘规则用于电力变压器故障诊断;另一方面,将粗糙集挖掘的低于可信度要求的规则所对应的挖掘样本,作为模糊RBF神经网络的训练样本集,同时将粗糙集对这些样本的聚类结果作为模糊RBF神经网络的聚类因子,在此基础上构建改进的4层RBF神经网络,用来诊断不能用粗糙集挖掘的规则诊断的事例。经检验,系统具有较好的分类诊断能力。 展开更多
关键词 故障诊断 变压器 粗糙集 径向基函数神经网络 数据挖掘
在线阅读 下载PDF
基于模糊粗糙集和神经网络的短期负荷预测方法 被引量:53
7
作者 王志勇 郭创新 曹一家 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第19期7-11,共5页
针对采用神经网络进行电力系统短期负荷预测时其网络输入变量的选择是影响预测效果的关键问题,该文提出使用模糊粗糙集理论解决这一问题:对采集到的信息进行特征提取、形成决策表:利用模糊粗糙集理论进行属性约简、去除冗余信息:用得到... 针对采用神经网络进行电力系统短期负荷预测时其网络输入变量的选择是影响预测效果的关键问题,该文提出使用模糊粗糙集理论解决这一问题:对采集到的信息进行特征提取、形成决策表:利用模糊粗糙集理论进行属性约简、去除冗余信息:用得到的属性作为BP网络的输入进行训练预测。该方法既全面考虑了影响负荷预测的历史时间序列、气象等各种因素,为合理地选择神经网络的输入变量提供了一种新的方法,又避免了由于输入变量过多而导致神经网络拓扑结构复杂、训练时间长等不足。计算实例表明,文中提出的方法是有效且可行的。 展开更多
关键词 电力系统 短期负荷预测 模糊粗糙集 输入变量选择 神经网络 数据挖掘
在线阅读 下载PDF
计算机网络安全综合评价的神经网络模型 被引量:18
8
作者 楼文高 姜丽 孟祥辉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第32期128-131,共4页
灰色评价法、模糊综合评价等需确定隶属函数、各指标权重,明显受人为因素的影响。尝试应用神经网络技术进行网络安全的综合评价,并通过在单指标评价标准范围内随机取值方法,生成建立神经网络模型所需的训练样本、检验样本和测试样本,在... 灰色评价法、模糊综合评价等需确定隶属函数、各指标权重,明显受人为因素的影响。尝试应用神经网络技术进行网络安全的综合评价,并通过在单指标评价标准范围内随机取值方法,生成建立神经网络模型所需的训练样本、检验样本和测试样本,在遵循BP网络建模基本原则和步骤的情况下,建立了可靠、有效的网络安全综合评价模型。16个实例研究表明:提出的样本生成方法、建模过程是可靠的,并能有效地避免出现"过训练"和"过拟合"现象,建立的BP模型具有较好的泛化能力,不受人为因素的影响,各评价指标与网络安全等级之间存在明显的非线性关系,网络安全策略对网络安全的影响最大。 展开更多
关键词 网络安全 综合评价 神经网络 样本数据 模型
在线阅读 下载PDF
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
9
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 粗集理论 神经网络 分类 知识抽取 数据库 知识发现
在线阅读 下载PDF
机载C3I系统试飞数据质量评估方法 被引量:5
10
作者 张西川 杨丽娜 +1 位作者 袁大天 孟超 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2009年第6期7-10,共4页
针对机载C3I系统的试飞中数据质量评估指标多、数据量大等问题,建立了数据质量评估模型,并阐述了该模型的构造方法,将数据中复杂的指标体系进行了量化处理。将粗糙集和神经网络相结合,提出了一种试飞数据综合质量的计算方法。实现了对... 针对机载C3I系统的试飞中数据质量评估指标多、数据量大等问题,建立了数据质量评估模型,并阐述了该模型的构造方法,将数据中复杂的指标体系进行了量化处理。将粗糙集和神经网络相结合,提出了一种试飞数据综合质量的计算方法。实现了对数据的实时监控。该模型简捷、准确、工程应用效果好。 展开更多
关键词 数据质量评估 粗糙集 神经网络
在线阅读 下载PDF
基于不同RS与NN组合的数据挖掘配电网故障诊断模型 被引量:33
11
作者 孙雅明 廖志伟 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期31-35,共5页
在将基于 RS(粗糙集 )理论的数据挖掘用于配电网故障定位诊断模型研究的基础上 ,提出和构造了 4类不同的 RS与 NN(神经网络 )组合的故障诊断模型 ,给出了 RS与 NN在 4类模型中实现不同的互补性、关联关系、应用机理和原则及相应的局限... 在将基于 RS(粗糙集 )理论的数据挖掘用于配电网故障定位诊断模型研究的基础上 ,提出和构造了 4类不同的 RS与 NN(神经网络 )组合的故障诊断模型 ,给出了 RS与 NN在 4类模型中实现不同的互补性、关联关系、应用机理和原则及相应的局限性。通过对 5类模型的仿真测试结果比较 ,证明数据挖掘模型潜在知识发现的重要意义 ,并对 4类模型中 RS的应用机理和性能作出全面的评估。文中对 展开更多
关键词 配电网 故障定位诊断 容错性能 数据挖掘 粗糙集理论 神经网络
在线阅读 下载PDF
基于机器学习的入侵检测技术概述 被引量:15
12
作者 张义荣 肖顺平 +1 位作者 鲜明 王国玉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第2期7-10,86,共5页
基于机器学习的入侵检测方法是大规模、高带宽网络环境下实现对网络攻击智能检测的关键技术之一。该文对目前主流的基于机器学习的各种入侵检测方法进行了简要介绍和评述,并结合网络攻击的发展趋势,阐述了入侵检测机器学习方法的发展方向。
关键词 入侵检测 机器学习 数据挖掘 神经网络 遗传算法 粗糙集 支持向量机 人工免疫
在线阅读 下载PDF
基于数据挖掘模型的配电网故障定位诊断 被引量:14
13
作者 廖志伟 孙雅明 杜红卫 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期322-326,共5页
由于配电网故障定位所依据的故障信息来自于户外的 FTU,其运行环境较恶劣 ,元器件受损或信息丢失的可能性高 ,易形成变异故障模式 ,导致故障定位的错判 ,提出基于粗糙集 (RS)理论和遗传算法 (GA)相结合的数据挖掘 (DM)模型来处理实时输... 由于配电网故障定位所依据的故障信息来自于户外的 FTU,其运行环境较恶劣 ,元器件受损或信息丢失的可能性高 ,易形成变异故障模式 ,导致故障定位的错判 ,提出基于粗糙集 (RS)理论和遗传算法 (GA)相结合的数据挖掘 (DM)模型来处理实时输入信息的畸变和实现配电网的故障定位 .首先通过 RS对变异故障信息域的数据集进行划分 ,再用 GA挖掘出输入信息与故障定位诊断结果间冗余关系及内在关联性规则 .经仿真测试证明 ,基于 DM模型的故障定位与基于常规前馈神经网络 (FNN)故障定位原理相比 。 展开更多
关键词 数据挖掘模型 配电网 故障定位诊断 神经网络 容错性能 粗糙集
在线阅读 下载PDF
基于Logistic增长神经网络模型的软件测试方法 被引量:7
14
作者 魏霖静 宁璐璐 +2 位作者 练智超 王联国 侯振兴 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期646-651,共6页
软件可靠性评估性能直接影响软件测试的工作量,本文针对软件测试工作中的故障检测和校正处理问题,提出一种基于Logistic增长神经网络的软件测试方法。该方法考虑到软件工程的多样性,利用Logistic增长曲线构建神经网络模型完成故障检测,... 软件可靠性评估性能直接影响软件测试的工作量,本文针对软件测试工作中的故障检测和校正处理问题,提出一种基于Logistic增长神经网络的软件测试方法。该方法考虑到软件工程的多样性,利用Logistic增长曲线构建神经网络模型完成故障检测,并结合指数分布校正时间完成故障校正过程。通过两组真实失效数据集(Ohba与Wood)的试验,将所提方法与现有的软件可靠性增长模型(software reliability growth model,SRGM)进行了比较。结果显示Logistic增长神经网络模型的模型拟合效果最优,表现出了更好的软件可靠性评估性能及模型适应性。 展开更多
关键词 软件测试 可靠性评估 神经网络 软件可靠性增长模型 Logistic曲线 Wood数据集 Ohba数据集 故障检测
在线阅读 下载PDF
基于粗糙集和模糊kohonen聚类网络的多传感器数据融合 被引量:17
15
作者 刘晖 陈小惠 刘银峰 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2010年第3期218-223,共6页
多传感器数据融合的难点在于传感器聚类状态的切换,即在某一时刻该传感器应该往哪个方向融合数据的问题。利用粗糙集进行知识的获取,把54个传感器1天内的可融合的典型聚类分布作为样本空间形成"数据-融合分布"的决策表,然后... 多传感器数据融合的难点在于传感器聚类状态的切换,即在某一时刻该传感器应该往哪个方向融合数据的问题。利用粗糙集进行知识的获取,把54个传感器1天内的可融合的典型聚类分布作为样本空间形成"数据-融合分布"的决策表,然后对一个月的数据根据粗糙集的知识约简方法,去掉冗余的属性和样本。利用模糊kohonen聚类网络进行聚类分析,最后形成传感器数据融合的分布规则.实验证明该模型具有很好的分类效率,可以快速实现传感器聚类分布的判断。 展开更多
关键词 粗糙集 神经网络 数据融合 传感器网络 TOSSIM
在线阅读 下载PDF
基于数据挖掘技术的负荷预测模型 被引量:8
16
作者 李秋丹 迟忠先 王大公 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期845-848,共4页
为有效选取预测变量和训练模式、提高预测精度,提出了一个基于数据挖掘技术的负荷预测模型.该模型首先利用粗集理论和遗传算法选取与负荷相关的预测变量,再选取与预测日相似的训练模式,最后用神经网络对负荷进行预测.实际运行结果表明... 为有效选取预测变量和训练模式、提高预测精度,提出了一个基于数据挖掘技术的负荷预测模型.该模型首先利用粗集理论和遗传算法选取与负荷相关的预测变量,再选取与预测日相似的训练模式,最后用神经网络对负荷进行预测.实际运行结果表明将该模型应用于电力系统负荷预测是可行的,其与传统的神经网络预测模型相比具有更高的预测精度. 展开更多
关键词 数据挖掘 负荷预测模型 粗集 遗传算法 人工神经网络 电力系统 机组调度
在线阅读 下载PDF
数据挖掘研究现状及发展趋势 被引量:49
17
作者 王惠中 彭安群 《工矿自动化》 2011年第2期29-32,共4页
从数据挖掘的定义出发,介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点;详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点,指出了数据挖掘的发展趋势。
关键词 数据挖掘 挖掘算法 神经网络 决策树 粗糙集 模糊集 研究现状 发展趋势
在线阅读 下载PDF
知识共享效率的R-RNN评价模型研究及应用 被引量:8
18
作者 李晓利 杨育 +3 位作者 杨洁 王伟立 曾强 宋李俊 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第10期226-230,共5页
针对企业知识共享效率评价方法缺乏的现状,提出了基于粗糙集和RBF神经网络的R-RNN知识共享效率评价模型。在研究知识共享活动基本过程的基础上,分析了知识共享效率影响因素,得出效率评价指标体系。然后,运用粗糙集理论对评价指标进行预... 针对企业知识共享效率评价方法缺乏的现状,提出了基于粗糙集和RBF神经网络的R-RNN知识共享效率评价模型。在研究知识共享活动基本过程的基础上,分析了知识共享效率影响因素,得出效率评价指标体系。然后,运用粗糙集理论对评价指标进行预处理,去除冗余指标项,在合理化评价指标体系的同时减少网络输入维度,进而采用RBF神经网络对知识共享效率进行综合评价。最后通过具体的应用实例验证了该评价模型的有效性与可行性。 展开更多
关键词 知识共享 效率评价 指标体系 粗糙集 RBF神经网络
在线阅读 下载PDF
基于BP神经网络的专利价值评估方法及其应用研究 被引量:35
19
作者 刘澄 雷秋原 +1 位作者 张楠 鲍新中 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2021年第12期195-202,共8页
[研究目的]专利价值明晰是专利在市场交易的前提,但种种因素使得专利在价值评估方面有着较大难度。探索机器学习在专利价值评估领域的应用,有助于将人工智能与价值评估相结合,丰富专利价值评估方法,优化专利价值评估模型,降低专利交易... [研究目的]专利价值明晰是专利在市场交易的前提,但种种因素使得专利在价值评估方面有着较大难度。探索机器学习在专利价值评估领域的应用,有助于将人工智能与价值评估相结合,丰富专利价值评估方法,优化专利价值评估模型,降低专利交易风险。[研究方法]以专利价值影响因素分析为基础,建立包含发明人特征、专利文本特征、专利法律度特征和市场关注度的初选指标体系。考虑到初选指标的冗余,采用粗糙集理论对专利价值评估指标体系进行约简,进而建立基于BP神经网络的专利价值评估模型。[研究结论]通过336条专利价值样本数据的自我学习训练和检验测试,基于BP神经网络的价值评估模型运用简便,对测试集进行检验的预测准确率81.25%,说明该模型具有很好的适用性和可靠性。 展开更多
关键词 专利 专利文本 专利价值 价值评估 评估模型 粗糙集 BP神经网络
在线阅读 下载PDF
基于粗糙集-模糊评判-神经网络的隧道施工安全状态评估 被引量:17
20
作者 李孜军 石东平 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期231-235,共5页
为了有效地对隧道施工进行安全状态评估,建立了以人-机-环-管理系统为基础的隧道施工安全状态评估指标体系,构造了基于粗糙集-模糊评判-神经网络的隧道施工安全状态评估模型。该模型通过粗糙集约简输入变量,提炼学习样本,再利用神经网... 为了有效地对隧道施工进行安全状态评估,建立了以人-机-环-管理系统为基础的隧道施工安全状态评估指标体系,构造了基于粗糙集-模糊评判-神经网络的隧道施工安全状态评估模型。该模型通过粗糙集约简输入变量,提炼学习样本,再利用神经网络对其进行训练和评价,提出了使用层次分析法和模糊数学的方法对隧道施工安全整体综合评判,得到的评价值作为神经网络训练目标值的方法。实际结果表明,通过使用该模型方法,神经网络训练的条件属性由原来的17个变成6个,训练周期由原来的2992次减少为1637次,泛化能力、安全状态评估的结果都优于约减前,能够对隧道施工安全状态做出有效的评估结论。 展开更多
关键词 安全工程 粗糙集 模糊评判 神经网络 隧道安全
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 5 下一页 到第
使用帮助 返回顶部