基于粗糙集理论的模糊神经网络构造方法

摘要

构造模糊神经网络时确定初始的隶属函数是一个难点,提出了一种新的基于粗糙集理论的隶属函数获取算法,该算法根据粗糙集理论中基于属性重要性的离散化方法确定条件属性的断点,再通过断点确定各模糊集合隶属函数的中心和宽度,同时给出了网络各参数的修正公式;仿真结果证明,该算法在学习的快速性和精度上具有良好的性能.