张赢
- 作品数：3 被引量：16H指数：1
- 供职机构：纽约州立大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 基于粗糙集理论的神经网络研究及应用被引量：16
- 2007年
- 为了补偿神经网络的黑箱特性并提高其工作性能,将粗糙集理论同神经网络结合起来,提出一种基于粗糙集的神经网络体系结构.首先,利用粗糙集理论对神经网络初始化参数的选择和确定进行指导,赋予各参数相关的物理意义;然后,以系统输出误差最小化为目标对粗糙神经网络进行训练,使其满足性能要求.实验结果表明,粗糙神经网络能较好地完成数据挖掘任务,并能获得较高的分类精度.
- 张赢李琛
- 关键词：粗糙集神经网络数据挖掘BP算法
- DSS中的微观经济决策研究
- 2004年
- 1.引言
随着知识经济的到来,越来越多的企业开始采用DSS(Decision Support System,决策支持系统)以实现企业管理的信息化.因此,找出企业运作过程中的决策行为,弄清其决策主体并通过计算机实现其流程便成为一项重要而有意义的工作.
- 张赢
- 关键词：DSS决策支持系统企业信息化
- 基于粗糙Multilayer Perceptron网络的规则提取及生成方法研究
- 2007年
- 将粗糙集理论同神经网络结合起来,提出了一种基于粗糙集的神经网络体系结构,并以此为基础讨论了神经网络中的规则提取方法.为扩大神经网络的适用范围,利用粗糙集理论中的相关概念来指导神经网络系统的构建,从而使系统参数具有较为明确的物理意义.提出一种对该网络进行训练的学习算法.根据网络中各节点所对应的物理意义以及相应连接权值的大小,给出了一种折衷型算法对粗糙神经网络进行推理规则提取和生成.实验结果表明:粗糙神经网络具有较好的工作性能,并且能给出相应的推理规则.
- 张赢李琛
- 关键词：神经网络粗糙集
