The Model of Power Plant Selection Based on Improved Fuzzy Neural Network

机译：基于改进模糊神经网络的电厂选择模型

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The paper adopts rough set reduction algorithm to reduce the influence factors of power plant selection and eliminate the uncorrelated attribution, through which we can obtain typical samples. After this, adopting fuzzy method to calculate the membership degree of the typical samples, which are looked on as the input of BP Neural Network and the expert values are as the expected output to train the network. Through this way the training speed and accuracy will be improved. In this way, we will obtain the network output namely the evaluation result of the case when we calculate using the trained network. According to the result, we can evaluate and make a decision for power plant selection.

机译：本文采用粗糙集减少算法，以减少电厂选择的影响因素，消除不相关的归因，我们可以获得典型的样本。在此之后，采用模糊方法计算典型样本的隶属度，这些样本被视为BP神经网络的输入，并且专家值作为培训网络的预期输出。通过这种方式，将提高训练速度和准确性。通过这种方式，我们将获得网络输出即使用训练网络计算的情况的评估结果。根据结果，我们可以评估和作出电厂选择的决定。

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来源
《International Conference on Risk Management and Engineering Management》|2008年||共6页
会议地点
作者
Li Yanmei; Sun Wei;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP311-53;
关键词
attribute reduction; fuzzy neural network; power plant selection; rough set;

机译：属性减少;模糊神经网络;电厂选择;粗糙集;

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