| 粗糙集约简的WNN隐层节点优化方法 |
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| 引用本文： | 孟月波 邹建华 刘光辉 甘旭升. 粗糙集约简的WNN隐层节点优化方法[J]. 控制与决策, 2014, 29(6): 1091-1096 |
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| 作者姓名： | 孟月波 邹建华 刘光辉 甘旭升 |
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| 作者单位： | 西安交通大学系统工程研究所;西安建筑科技大学信息与控制工程学院;空军工程大学工程学院 |
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| 基金项目： | 陕西省自然科学基金项目(2013JM8030,2012JM8026);陕西省教育厅专项基金项目(2013JK1091) |
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| 摘 要： | 在确保网络性能的前提下,如何确定最佳隐层节点,获得最简网络结构是小波神经网络(WNN)应用推广的关键.对此,引入粗糙集理论,提出了基于信息熵的卡方离散化算法和启发式的属性约简递归算法,利用粗糙集约简过程对WNN隐层节点进行精简,并将其应用于飞行器气动力建模.仿真结果表明,采用改进的粗糙集方法设计WNN,不仅能够简化网络结构,而且与未经结构优化的WNN相比,其模型精度和训练速度都得到了实质性改善.
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| 关 键 词： | 小波神经网络 粗糙集 气动力建模 |
| 收稿时间： | 2013-07-26 |
| 修稿时间： | 2013-11-21 |
Optimization method for hidden layer nodes of WNN based on rough set reduction |
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| MENG Yue-bo ZOU Jian-hua LIU Guang-hui GAN Xu-sheng. Optimization method for hidden layer nodes of WNN based on rough set reduction[J]. Control and Decision, 2014, 29(6): 1091-1096 |
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| Authors: | MENG Yue-bo ZOU Jian-hua LIU Guang-hui GAN Xu-sheng |
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| Affiliation: | MENG Yue-bo;ZOU Jian-hua;LIU Guang-hui;GAN Xu-sheng;Systems Engineering Institute,Xi’an Jiaotong University;School of Information and Control Engineering,Xi’an University of Architecture and Technology;Engineering College,Air Force Engineering University; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | wavelet neural network|rough set|aerodynamic modeling |
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