神经网络规则优化建模与应用

陈丽芳; 冯力静; 刘保相

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cqvip:神经网络应用于复杂系统时存在隐含层节点确定和参数随机选择的困难,对此研究探索了一种规则优化建模方法。首先,应用粗决策树耦合算法实现增量式的动态规则提取;其次,基于获取的动态规则计算最简规则数,作为确定网络隐含层节点的依据,实现网络规则建模;再次,优化网络初始参数,规避局部极小问题并提高模型训练速度和精度;最后,将优化模型应用于空气质量预报中,性能测试和对比分析结果显示,该模型收敛速度快且误差控制在4%以内,学习速度和预报精度明显优于传统模型。该研究成果实现了动态增量模式下的规则模型构建与优化,为动态数据处理提供了一种新的研究思路。

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来源
《计算机工程与科学》 |2019年第12期|2247-2254|共8页
作者
陈丽芳; 冯力静; 刘保相;
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作者单位

华北理工大学理学院河北唐山 063210;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
粗集; 决策树; 粒子群优化算法; BP神经网络; 动态规则;

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