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辽宁省教育厅科学基金(1-1-2-1-0527)
辽宁省教育厅科学基金(1-1-2-1-0527)
- 作品数：1 被引量：1H指数：1
- 相关作者：韩中华李界家王长涛夏兴华更多>>
- 相关机构：沈阳建筑大学更多>>
- 发文基金：辽宁省教育厅科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于模糊-粗糙集理论的神经网络模式识别方法被引量：1
- 2010年
- 目的通过对数据进行约简提高模式识别中数据的有效性,以提高胶合板缺陷检测的准确率和在线的实时性.方法利用粗糙集理论在数据约简上的优势,提取出对模式识别决策结果影响最大的属性,约简掉对决策结果影响较小的属性.利用模糊逻辑在不确定性问题的能力,提高边缘属性在模式识别中的权重值.利用神经网络在模式识别中的有效性,将粗糙集算法、模糊逻辑、神经网络的人工智能算法有效相结合,提出一种基于模糊粗糙集神经网络的模式识别分类方法.结果结合胶合板缺陷检测,针对胶合板的13类缺陷的17个属性,提取出最有效的数据,约简了对决策影响最小的4个属性.结论基于模糊-粗糙集理论的神经网络模式识别算法提高了数据的有效性,增强了缺陷检测的准确度,提升了在线检测的实时性,取得了良好的研究结果.
- 夏兴华李界家韩中华王长涛
- 关键词：粗糙集模糊逻辑神经网络模式识别
