一种可变离散精度粗逻辑网络

摘要：

基于近似域划分,论域空间被划分为确定性区域和可能性区域,而可能性区域信息粒度过大是造成误分类的重要原因.为避免对整个论域空间的细化处理,考虑采用只针对可能性区域的可变离散精度区间细化,提高粗逻辑网络的精度,同时抑制网络规模增长过快.将此方法应用在长白山地区的遥感图像分类实验中,以较小的网络代价和训练时间获得了逼近的分类结果,说明该方法为解决粗逻辑神经网络精度和网络规模复杂性及推广泛化能力之间的矛盾提供了一条有效的途径.

关键词： 粗糙集理论 粗逻辑网络 图像分类

作者: 张东波 王耀南

作者单位: 湘潭大学,信息工程学院,湖南,湘潭,411105;湖南大学,电气与信息工程学院,长沙,410082 湖南大学,电气与信息工程学院,长沙,410082

会议类型: 国内会议

会议名称: 2006中国控制与决策学术年会

会议地点: 天津

会议语种:中文

页码: 253-258

在线出版日期: 2006-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）