基于人工神经网络的结构近似分析方法的研究

在Kolmogorov多层神经网络映射存在定理基础上,从理论上证明了一个三层神经网络可用来描述任一弹性结构的应力、位移等量和结构设计变量之间的映射关系,并率先提出一种基于人工神经网络技术的、具有全局性的结构近似分析方法,所进行的计算机数值实验结果初步证实了该方法的有效性。     

基于融合策略粒子群优化BP神经网络的磨煤机出粉量优化

为了优化磨煤机系统参数,提高磨煤机出粉量,结合磨煤机系统参数和出粉量建立误差反向传播算法(BP)神经网络磨煤机出粉量模型,对参数进行软测量.为提高软测量准确度和对参数优化的效果,提出一种新的基于融合策略改进的粒子群优化BP算法,用于磨煤机系统参数和出粉量数据之间的非线性映射,建立估算模型.将估算模型应用于磨煤机出粉量的...     

基于Rough集理论的知识约简与规则挖掘方法

提出了利用可辨识矩阵和分辨函数自动获取规则的算法，该算法从已知决策系统出发，通过决策系统的可辨识矩阵和分辨函数计算核和所有的约简集，以约简集为初始节点，建立层状节点网络模型，对于各节点，提取符合可信度要求的规则写入规则集中。应用实例表明，文章提供的算法是确实可行的。     

基于模糊-粗糙集模型的一种归纳学习方法

对传统粗糙集理论进行了扩展，提出了一种模糊-粗糙集模型。利用模糊集理论和Koho-nen网络自组织映射算法对决策表的连续属性进行模糊化，并用模糊贴近度构造模糊相似矩阵，把普通粗糙集的不可分辨关系推广为模糊相似关系。提出一种基于模糊-粗糙集模型的归纳学习算法FRILA，此算法和决策树算法相比，具有得到的规则数目少、规则表示简单等优点。实例验证了此方法的有效性。