动态虚拟企业中订单任务分类研究

为了解决动态虚拟企业中订单任务的分类问题,在分析SOFM网络学习算法的基础上,以提高算法的收敛速度和分类精度为出发点,研究了对SOFM网络的改进方法。针对SOFM网络中过多的输入不利于任务分类的问题,研究了基于粗糙集的订单任务属性特征提取方法。最后,在实际样本数据的基础上,以matlab为仿真工具,利用粗糙集的属性特征提取及改进的SOFM网络对样本进行分类,证实了该方法可以实现订单任务的自动分类,并且较传统SOFM网络分类方法具有更快的速度和更高的精度。