简介概要

基于粗糙集优化神经网络结构的启发式算法

来源期刊:控制工程2009年第1期

论文作者:张鹏 崔文利

文章页码:42 - 45

关键词:粗糙集;BP神经网络;网络结构;

摘    要:为了解决神经网络设计中确定网络结构尤其是隐层单元数的问题,提出了一种基于粗糙集理论确定神经网络结构的启发式算法。通过粗糙集理论属性约简算法对训练样本数据进行处理,根据处理结果确定网络的输入、输出以及隐层单元数。在对A320飞机自动驾驶仪不能衔接的故障诊断实例中,所设计的网络在训练中能够快速收敛,相对于传统的试探法能更快速准确地确定网络结构,从而提高飞机故障诊断效率,缩短维修时间,证明了该方法的实际可行性。

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基于粗糙集优化神经网络结构的启发式算法

张鹏1,2,崔文利2

1. 中国民航大学工程技术训练中心2. 中国民航大学航空自动化学院

摘 要:为了解决神经网络设计中确定网络结构尤其是隐层单元数的问题,提出了一种基于粗糙集理论确定神经网络结构的启发式算法。通过粗糙集理论属性约简算法对训练样本数据进行处理,根据处理结果确定网络的输入、输出以及隐层单元数。在对A320飞机自动驾驶仪不能衔接的故障诊断实例中,所设计的网络在训练中能够快速收敛,相对于传统的试探法能更快速准确地确定网络结构,从而提高飞机故障诊断效率,缩短维修时间,证明了该方法的实际可行性。

关键词:粗糙集;BP神经网络;网络结构;

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