摘要：从人工神经网络故障诊断模型的特点出发,利用粗糙集理论解决该模型应用中的主要问题,包括进行训练样本质量研究,定义相关概念,给出故障特征提取算法等,提出了粗糙集-神经网络智能混合系统模型,分析了该模型的实现步骤,结合具体实例验证了上述理论的正确性.利用SAS软件进行了数值仿真.结果表明,提出的理论较好地解决了神经网络结构、训练样本的大小、样本质量等对人工神经网络的精度及泛化能力有直接影响的问题,减少了训练所需的计算量和时间,提高了模型的正确率.

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）