摘要：提出将改进的BP神经网络应用于森林防火专家系统的不确定性推理中，其良好的自学习和泛化能力，可以解决基于可信度规则的知识表示在实际应用中导致的规则激增，推理速度缓慢的问题。该方法将不确定的知识用可信度区间表示，通过知识编码，设计并训练BP网络，最后用MATLAB进行仿真。实验结果表明：BP神经网络可以自动学习专家的典型经验，并且能将之准确的推广，隐含层神经元个数的确定和典型样本的选取决定了准确精度。在实际的专家系统不确定推理应用中具有应用价值。http://www.cqvip.com//QK/97423X/201007/36004106.html

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