10.3969/j.issn.1008-0570.2007.34.064
优化的粗糙神经网络在故障诊断中的应用
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.
粗糙集、故障诊断、人工神经网络、相异度、数据挖掘
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TP18(自动化基础理论)
江苏省高校自然科学基金05KJB520048
2008-04-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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158-159,197