粗糙集约简的WNN隐层节点优化方法

作     者：孟月波 邹建华 刘光辉 甘旭升 MENG Yue-bo;ZOU Jian-hua;LIU Guang-hui;GAN Xu-sheng

作者机构：西安交通大学系统工程研究所西安710049 西安建筑科技大学信息与控制工程学院西安710055 空军工程大学工程学院西安710038 

基　　金：陕西省自然科学基金项目(2013JM8030 2012JM8026) 陕西省教育厅专项基金项目(2013JK1091) 

出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)

年 卷 期：2014年第29卷第6期

页      码：1091-1096页

摘      要：在确保网络性能的前提下,如何确定最佳隐层节点,获得最简网络结构是小波神经网络(WNN)应用推广的关键.对此,引入粗糙集理论,提出了基于信息熵的卡方离散化算法和启发式的属性约简递归算法,利用粗糙集约简过程对WNN隐层节点进行精简,并将其应用于飞行器气动力建模.仿真结果表明,采用改进的粗糙集方法设计WNN,不仅能够简化网络结构,而且与未经结构优化的WNN相比,其模型精度和训练速度都得到了实质性改善.

主 题 词：小波神经网络 粗糙集 气动力建模 

学科分类：0820[工学-航空航天类] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13195/j.kzyjc.2013.1029

馆 藏 号：203612365...