基于粗糙集的自适应神经模糊推理系统的研究和应用

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粗糙集作为一种知识发现和数据分析的新方法,正成为人工智能、认知科学的基础理论,它能处理不精确、不完备信息,并从中提取隐含知识,相对于其它处理不确定性和模糊性的理论工具而言,粗糙集理论具有许多不可取代的优越性。 自适应神经模糊推理系统(ANFIS)是模糊逻辑和神经网络最完全的融合,ANFIS的自适应性质使得它可以替代控制系统的任意神经元网络并执行同样的功能。然而这种网络存在着三个问题:计算量大、智能度低(很大程度上依赖领域专家知识)、缺乏处理不确定信息的机能。因此改进自适应神经模糊网络的方法主要集中于:对网络结构进行简化,降低网络的复杂度。 在ANFIS发展的过程中,对信息熵、粗糙集理论在其中的应用都有所涉及,但尚不多见。笔者分析ANFIS存在的三个缺陷,对照粗糙集理论的特性及其中的信息熵概念,分析二者结合的理论基础,可知在理论上,应用信息熵、粗糙集理论有助于ANFIS网络的问题解决,将能完善其网络结构,并提高它的
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