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作 者：楊嵩； 趙軍； 馬瑞； 蘇春建
關(guān) 鍵 詞：Rough集, 數(shù)據(jù)約簡,實(shí)時(shí)識(shí)別, BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
文獻(xiàn)摘要：運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)材料性能參數(shù)的實(shí)時(shí)識(shí)別是智能化拉深的重要研究課題。由于訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的冗余使得BP網(wǎng)絡(luò)收斂精度差、速度慢,直接影響到網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別精度。運(yùn)用Rough集理論強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分類簡約功能,能夠去掉多余屬性的樣本數(shù)據(jù),從而優(yōu)化了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。經(jīng)過試驗(yàn)驗(yàn)證優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)不僅收斂速度快、精度得到極大提高,而且網(wǎng)絡(luò)預(yù)測相對誤差精度都在6%以下。