摘要
提出了一种基于粗糙集的神经网络模型 ,该方法利用粗糙集数据分析方法 ,从数据中提取出规则将输入映射到输出的子空间上 ,而后在这个子空间上用神经网络进行逼近 .利用这种方法对岩石边坡工程中边坡稳定性进行分析建模 ,并和传统的神经网络建模方法进行比较 。
The paper proposes a new neural network model based on rough sets. The input to the model is mapped into the output subspaces by using rules acquired from rough sets, then the output of the system is approximated by neural network in the subspaces. The method is applied to analysis of the stability of the rock slope. Simulation results show that this method is superior to the traditional neural network model.
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第1期27-33,共7页
Acta Automatica Sinica
基金
沈阳市科委基金 (1 9995 1 0 2 2 -0 0 )
国家教委博士点基金资助
关键词
粗糙集
人工神经网络
数据分析
建模
信息处理
Approximation theory
Computer simulation
Mathematical models
Rough set theory
