作者:叶斌; 王存进; 周庆敏粗糙集故障诊断人工神经网络相异度数据挖掘
摘要:本文在相异度理论的基础上,提出了类间相异度的度量方法,从而以粗糙集理论为属性约简工具,利用相异度理论进行类的泛化和特化.构造出了优化的粗糙神经网络模型。故障诊断实例分析表明,该模型对神经网络分层约简并剔除其中不必要的属性.减少了神经网络的总体训练时间和决策过程中的模式匹配搜索量,大大提高故障诊断系统的反应能力,在大型复杂的故障诊断应用中效果尤为明显。
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《科技与创新》(CN:14-1369/N)是一本有较高学术价值的大型半月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。
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