基于Rough集的神经网络控制
Rough集是集合理论的扩展,处理不精确和不完整的信息.它在许多方面都有应用.当前,控制是它的重要应用领域.在文”1,2”中,对Rough控制进行了一些研究.利用决策表来表示控制规则.在本文中,利用Pawlak定义的Rough数和Rough函数来处理为精确信息.用Rough集求出Rough数的上下近似,再用神经网络求出控制变化量.通过Rough集与神经网络的结合,对不精确信息进行多层的处理,以达到比较好的控制效果.
粗糙集 神经网络 神经网络控制 粗糙控制
王隆鑫 王黔英
南昌大学数理与管理科学学院(南昌)
国内会议
重庆
中文
61-62
2003-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）