浙江省教育厅科研计划(20070330)
- 作品数：4 被引量：6H指数：1
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- 模糊粗糙集的鱼病规则获取方法被引量：1
- 2009年
- 针对鱼病诊断中存在随机性、诊断信息的模糊性和信息获取的不完备性等不确定因素。首先给出模糊的鱼病诊断过程,由于该方法存在模糊诊断矩阵较难获取的缺点。利用粗糙集理论无需先验知识的优点,将粗糙集理论和模糊集结合用于鱼病的诊断中。鱼病的症状模糊集形成条件属性,疾病模糊集形成决策属性构成模糊信息表,给出了模糊信息表属性约简和鱼病诊断规则获取的算法步骤,最后以实例演示了鱼病诊断的规则获取过程。论文为鱼病的诊断提供了一种全新的方法。
- 徐妙君顾沈明
- 关键词：粗糙集模糊集鱼病诊断包含度模糊粗糙集
- 基于粗糙集和神经网络结合的鱼病诊断方法被引量：3
- 2009年
- 为了实现鱼病的快速和大批量诊断的目的,将粗糙集理论和神经网络紧密结合建立一种新的高效鱼病诊断模型。利用粗糙集进行知识获取,即把鱼病的典型案例作为样本空间形成"症状—疾病"的决策表,然后根据粗糙集的知识简化方法,去掉冗余的属性和样本。利用性能优良的模糊kohonen聚类网络进行聚类分析,最后形成鱼病的分类规则,新的鱼病就可通过此规则进行诊断。该模型充分融合了粗糙集强大的规则提取能力和神经网络优良的分类能力,实验证明模型具有很好的分类效率,可以实现鱼病的快速诊断。
- 徐妙君吴远红
- 关键词：粗糙集模糊KOHONEN聚类网络鱼病诊断
- 基于模糊kohonen聚类网络的改进算法被引量：1
- 2009年
- 模糊kohonen聚类神经网络将模糊隶属度概念应用于一般Kohonen聚类网络的学习和更新策略中,改善了Kohonen聚类网络的性能,是一种快速有效的聚类网络。但在死神经元的处理和收敛速度上还有改进的空间。为了能使网络更好应用于海量数据的聚类问题,对模糊Kohonen聚类网络算法在输出神经元的模糊偏置度、侧抑制模糊隶属度和加权系数提出了三方面改进。同时,对改进的模糊Kohonen聚类网络的有效性进行实例仿真,仿真结果体现了改进算法能有效避免死神经元的出现和提高了网络的聚类速度。
- 徐妙君谭小球
- 关键词：聚类
- 基于粗集神经网络的分类方法被引量：1
- 2009年
- 数据挖掘是近年来发展快速的信息处理新技术,如何有效地从高维的、超大规模数据中提取隐藏的有用信息,是该领域的研究核心。针对海量数据的挖掘分类问题,将粗集和神经网络紧密结合建立一种新的高效数据挖掘模型,即利用粗糙集理论中的知识简化方法,去掉冗余的属性特征和样本,然后,利用性能优良的模糊kohonen聚类神经网络进行聚类分析,最后形成分类规则。该模型充分融合了粗集强大的规则提取能力和神经网络优良的分类能力。实验证明模型具有很好的分类效率,且有较高的精确性。
- 徐妙君
- 关键词：粗集神经网络数据挖掘聚类分析模糊KOHONEN聚类网络
