引用本文:张倩生.基于粗-模糊神经网络的决策控制[J].控制理论与应用,2005,22(2):330~334.[点击复制]
ZHAN Qian-sheng.Decision control based on rough-fuzzy neural network[J].Control Theory and Technology,2005,22(2):330~334.[点击复制]
基于粗-模糊神经网络的决策控制
Decision control based on rough-fuzzy neural network
摘要点击 1655  全文点击 1270  投稿时间：2003-04-21  修订日期：2004-03-02
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DOI编号  
  2005,22(2):330-334
中文关键词  粗集  模糊神经网络  决策表  模式识别
英文关键词  rough set  rough-fuzzy neural network  decision table  pattern recognition
基金项目  国家自然科学基金资助项目(10041005); 广东省自然科学基金资助项目(011221).
作者单位
张倩生 广东外语外贸大学 信息科学技术学院,广东 广州 510420
中山大学 数学与计算科学学院,广东 广州 510275 
中文摘要
      通过将模糊集和粗集,神经网络结合,提出了一种基于模糊规则的新的粗模糊神经网络,它通过利用误差反向传播算法实时修正该新型网络中的权值参数,从而能被有效地应用于不确定系统的决策分类与模式识别问题.最后通过对一个不确定决策系统的模式识别的仿真结果表明该粗模糊神经网络能大大提高模式识别决策的准确率.
英文摘要
      A new rough-fuzzy neural network based on extracting of fuzzy rules is proposed by integrating fuzzy set and rough set with neural network.It can be effectively used in decision controlling for any uncertain decision system by timely correcting the parameter value of network with error back propagation algorithm.The simulation results of a model recognition indicates that the construction approach of the rough-fuzzy neural network can improve model recognition probabilities.