基于粗糙集和粒子群优化神经网络的智能决策方法

摘要：

针对多属性决策中的高维、非线性问题,提出一种基于粗糙集和粒子群优化神经网络的智能多属性决策方法.该方法利用粗糙集对多属性决策问题的条件属性进行约简,利用粒子群算法训练神经网络的权重和阈值形成粒子群优化神经网络模型,约简后的属性数据进入粒子群优化神经网络的智能决策系统.实证结果表明,该方法具有较好的泛化能力,与标准支持向量机、遗传神经网络等方法相比,该方法具有一定的优势.

关键词： 多属性决策 粗糙集 粒子群算法 人工神经网络 智能决策 支持向量机

作者: 朱帮助

作者单位: 北京航空航天大学,经济管理学院,北京,100083;五邑大学,系统科学与技术研究所,广东,江门,529020

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二届全国智能信息处理学术会议

会议地点: 徐州

会议语种:中文

页码: 920-923

在线出版日期: 2009-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）