基于粗糙集和模糊神經網絡的空氣質量評價
所屬分類：技術論文
上傳者：aet
文檔大小：325 K
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文檔介紹：針對概率神經網絡的輸入量過多會影響其訓練速度的問題,采用了基于分辨矩陣的粗糙集屬性約簡方法,刪除不相關或不重要的指標.鑒于空氣質量分級標準的模糊性,將模糊數學和概率神經網絡結合起來,構建了模糊概率神經網絡空氣質量評價模型(FPNN),然后將約簡后的指標值進行模糊化處理后輸入到PNN神經網絡進行智能訓練.實例表明,該方法提高了收斂速度,評價結果客觀可靠,具有一定的實用價值.
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