粗糙集理论在模糊神经网络中的应用研究  

Rough Set Theory Approach to Fuzzy Neural Network

作　　者：胡丹[1] 莫智文[1] 

机构地区：[1]四川师范大学数学与软件科学学院,四川成都610066

出　　处：《四川师范大学学报（自然科学版）》2002年第1期36-38,共3页Journal of Sichuan Normal University（Natural Science）

基　　金：国家自然科学基金资助项目 ( 6 980 30 0 7)

摘　　要：应用粗糙隶属度及粗糙神经 0元对模糊神经网络进行讨论 ,得到了一种利用神经网络修正不完善粗糙规则的方法 ,以及一种粗糙模糊神经网络 .以日本大阪湾的COD浓度为例 ,取得了良好的拟合及预测效果 ,从而具有广泛的应用前景 .In this paper, by using the degree of rough membership function and rough neuron we discuss the fuzzy neural network. Via this discussion we get a kind of rough-fuzzy neural network and a method of amending original rough rules. With the instance of chemical oxygen demand concentration of Osaka Bay in Japan, a nice effect of the application of this method is presented.

关 键 词：粗糙集理论 粗糙隶属度 粗糙神经元 模糊神经网络 粗糙规则 网络结构 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]