| 基于粗糙集和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量評價(jià) | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aet | |
| 文檔大小：325 K | |
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| 文檔介紹：針對概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量過多會影響其訓(xùn)練速度的問題,采用了基于分辨矩陣的粗糙集屬性約簡方法,刪除不相關(guān)或不重要的指標(biāo).鑒于空氣質(zhì)量分級標(biāo)準(zhǔn)的模糊性,將模糊數(shù)學(xué)和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來,構(gòu)建了模糊概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空氣質(zhì)量評價(jià)模型(FPNN),然后將約簡后的指標(biāo)值進(jìn)行模糊化處理后輸入到PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行智能訓(xùn)練.實(shí)例表明,該方法提高了收斂速度,評價(jià)結(jié)果客觀可靠,具有一定的實(shí)用價(jià)值. | |
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