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基于粗糙集和神经网络的信息融合方法
引用本文:唐述,刘东,尹怡欣. 基于粗糙集和神经网络的信息融合方法[J]. 微计算机信息, 2007, 23(18): 196-197,189
作者姓名:唐述  刘东  尹怡欣
作者单位:1. 100029,北京,北京化工大学信息科学与技术学院
2. 100029,北京,北京联合大学自动化学院
3. 100029,北京,北京科技大学信息工程学院
基金项目:国家自然科学基金;北京市教委科技发展计划项目
摘    要:在运用粗糙集理论和神经网络理论进行信息融合的基础上,分析了其各自的优势和存在的问题,设计了将两者综合的信息融合方法.该方法主要思想是利用粗糙集理论对神经网络待处理的数据进行属性约简,借此来简化神经网络的结构.利用这种方法对煤矿中各种与瓦斯危险相关的信息进行融合,以此对其瓦斯安全性进行评价.结果表明,这种方法减少了训练次数而且收敛效果比传统神经网络效果好.

关 键 词:粗糙集  BP神经网络  信息融合  煤矿安全
文章编号:1008-0570(2007)06-3-0196-02
修稿时间:2007-04-032007-05-05

Information Fusion Based on Rough Set and Neural Networks
TANG SHU,LIU DOGN,YIN YIXIN. Information Fusion Based on Rough Set and Neural Networks[J]. Control & Automation, 2007, 23(18): 196-197,189
Authors:TANG SHU  LIU DOGN  YIN YIXIN
Affiliation:TANG SHU LIU DOGN YIN YIXIN
Abstract:Introduced two Information fusion methods based on Rough Set and Neural Network. At the same time the advantage and disadvantage of each method are analyzed, the method of Information fusion based on integrating two methods is designed. The main idea of the method is to use the Rough Set pre-processing the information, which can optimize neural network architectures. Application is showed to prove that the algorithm is effective and stable.
Keywords:Rough Set   Neural Network   Information Fusion   Mine Safety
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