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粗糙集与模糊系统集成的化学模式分类方法及其应用

束志恒  卢淋芗  张肃宇  
【摘要】:模糊方法是一种有效的化学模式分类方法,但模糊规则的获取和相关参数的确定较为困难。对此,本文采用粗糙集方法,无需任何先验知识,约简系统,获取最简规则集,在此基础上构建结构合理.适用于分类的模糊-神经网络系统,并根据规则的统计性质和离散化结果初始化网络参数,采用LM方法训练网络;在橄榄油模式分类建模的应用中,该方法训练收敛速度快,所建模型预测性能良好,要优于现代统计方法和前馈神经网络。

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