【摘 要】
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该文对连续生产过程的知识获取方法做了一定的研究.该文完成的主要工作为:1.在粗糙集、模糊集和D-S理论方法进行详细分析和应用研究的基础上,借鉴它们的思想,取长 补短,提出
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该文对连续生产过程的知识获取方法做了一定的研究.该文完成的主要工作为:1.在粗糙集、模糊集和D-S理论方法进行详细分析和应用研究的基础上,借鉴它们的思想,取长 补短,提出了一种改进的扩展粗糙集方法-EMRS.2.分析粗糙集理论于知识获取的缺点,提 出基于EMRS的归纳学习知识获取算法,并在实际PTA化工生产过程中得到验证.3.结合决策 树知识表示清晰、推理简单易于理解的特点,提出在EMRS基础上生成粗糙决策树的算法.并在实际化工过程中得到验证.4.根据粗糙决策规则具有局部性的问题,采用具备全局搜索能力的遗传算法,结合EMRS方法,提出GAEMRS方法,将局部粗糙规则全局化.5.研究粗糙评价函数的特点,根据实际应用需要,提出改进的信息熵计算公式,并做了仿真研究.6.结合粗糙集理论和神经网络的特点,用粗糙集理论处理神经网络的训练样本,能够提高神经网络的训练精度和提高训练的速度.同时提出了粗糙神经网络的框架概念,为粗糙集理论在实际过程的应用打下基础.
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