一种基于粗糙集神经网络的陶瓷原料分类方法

作     者：秦祎晗 柳炳祥 彭文 Qin Yihan Liu Bingxiang Peng Wen(School of Information Engineering,Jingdezhen Ceramic Institute,Jingdezhen 333403)

作者机构：景德镇陶瓷学院信息工程学院景德镇333403 

出 版 物：《陶瓷学报》 (Journal of Ceramics)

年 卷 期：2010年第31卷第1期

页      码：136-139页

摘      要：文章在分析粗糙集和神经网络各自优势和存在问题的基础上,设计了一种将两者综合集成的新方法。该方法利用粗糙集对神经网络待处理的数据进行属性约简,借此来简化神经网络结构,然后利用三层BP神经网络建立陶瓷原料分类模型。实验结果表明,粗糙集神经网络方法用于陶瓷原料分类是可行的和有效的,有助于对陶瓷原料的选取,有一定的理论意义和实际应用价值。

主 题 词：粗糙集 属性约简 BP神经网络 陶瓷原料 

学科分类：08[工学] 0805[工学-能源动力学] 080502[080502] 

D　O　I：10.13957/j.cnki.tcxb.2010.01.023

馆 藏 号：203772945...