| RoughSet-NN模型在林业信息处理上的应用 |
| |
| 作者单位： | 合肥工业大学计算机与信息学院，合肥工业大学计算机与信息学院，安徽农业大学信息与计算机学院，安徽农业大学信息与计算机学院 安徽合肥230009，安徽农业大学信息与计算机学院，安徽合肥230036，安徽合肥230009，安徽合肥230036，安徽合肥230036 |
| |
| 摘 要： | 运用计算机技术解决林业问题成为数字农业的一个热点研究领域,融合了粗糙集和神经网络的各自优势,利用粗糙集可以减少信息表达的属性数量,使用神经网络方法系统具有较强的容错及抗干扰能力,为处理不确定、不完整信息提供了一条解决方法,因此,将粗糙集约简技术和神经网络方法结合进行应用,建立了RoughSet-NN模型,并将该模型对给定立地条件的杨树生长状况进行预测。实验表明,该方法收敛,预测准确度高。
|
| 关 键 词： | 粗糙集 神经网络 规则约简 立地条件 |
Application of RoughSet-NN Model in Forecast Information Processing |
| |
| Authors: | WU Yun-zhi HU Xue-gang YUE Yi TU Li-jing |
| |
| Affiliation: | WU Yun-zhi1,2,HU Xue-gang1,YUE Yi2,TU Li-jing2 |
| |
| Abstract: | It is clear that computer based technique and computer technology used in solving agriculture's and forestry's matter are a focus these day.Combines roughset and neural networks,and builds a RoughSet-NN model.Roughset can reduce the number of attribute,and neual networks have the ability of fault tolerant and antijamming.Forecast the arbor growth with this model,and the experimental results indicate the method is convergent and has a high degree of certainty. |
| |
| Keywords: | rough set neural networks rule reduction site condition |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
|
