徐彩霞
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
- 供职机构：辽宁工程技术大学更多>>
- 发文基金：辽宁省教育厅基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程更多>>
- 基于粗糙集和模糊神经网络的空气质量评价被引量：2
- 2010年
- 针对概率神经网络的输入量过多会影响其训练速度的问题,采用了基于分辨矩阵的粗糙集属性约简方法,删除不相关或不重要的指标。鉴于空气质量分级标准的模糊性,将模糊数学和概率神经网络结合起来,构建了模糊概率神经网络空气质量评价模型(FPNN),然后将约简后的指标值进行模糊化处理后输入到PNN神经网络进行智能训练。实例表明,该方法提高了收敛速度,评价结果客观可靠,具有一定的实用价值。
- 徐彩霞李义杰
- 关键词：粗糙集分辨矩阵空气质量
- RBF神经网络在城市空气质量评价中的应用研究
- 城市空气质量评价实质上是模式识别问题,但空气质量评价指标过多,指标与空气级别之间具有复杂的非线性关系,常规的空气质量评价方法或多或少受主观因素的影响,评价结果的准确性难以保证。依据粗糙集和神经网络的互补性,提出了粗糙集和...
- 徐彩霞
- 关键词：空气质量粗糙集信息熵
- 文献传递
