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在复杂气识别中,单纯使用神经网络存在因输入信息空间维数较大而使网络结构复杂、训练时间长,以及因冗余属性使网络拟合精度不高等缺点,为此提出一种简化的进化神经网络方法,主要包括基于粒度相似度的连续属性离散化算法;基于粗糙集的属性约简算法;基于粒子群进化计算的网络学习训练算法;以及基于黄金分割的隐含层节点数的优选等步骤.通过长庆复杂气层的实际应用表明,这种简化的进化神经网络方法不仅满足识别系统的精度要求,而且起到节省成本、提高处理速度等功效,其效果远优于BP算法、改进BP算法和LM算法。