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基于Rough集的神经网络控制

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Rough集是集合理论的扩展,处理不精确和不完整的信息.它在许多方面都有应用.当前,控制是它的重要应用领域.在文[1,2]中,对Rough控制进行了一些研究.利用决策表来表示控制规则.在本文中,利用Pawlak定义的Rough数和Rough函数来处理为精确信息.用Rough集求出Rough数的上下近似,再用神经网络求出控制变化量.通过Rough集与神经网络的结合,对不精确信息进行多层的处理,以达到比较好的控制效果.

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来源
《第三届中国Rough集与软计算机学术研讨会》|2003年|61-62|共2页
会议地点重庆
作者
王隆鑫; 王黔英;
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作者单位

中国计算机学会;

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类理论、方法;人工神经网络与计算;
关键词
粗糙集; 神经网络; 神经网络控制; 粗糙控制;

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