基于神经网络和支持向量机的暂态稳定评估方法研究

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由于暂态稳定评估问题输入空间的复杂性以及神经网络本身的局限性,神经网络的分类结果中不可避免地会存在误分类。误分类大多是由处于两类样本分布的边界区内的样本造成的。如果能够应用某种方法把容易造成误分类的样本划分出来,势必提高神经网络暂态稳定评估的可靠性。本文提出了几种划分样本边界区的方法:提出了一种应用于半监督BP算法的实用结束判据,并根据粗糙集理论,研究了一种新的粗糙分类机制,取得良好的效果;应用支持向量机理论,构造分类器并划分样本边界区;最后研究多个分类器集成的方法寻找样本边界区,同样提高了暂态稳定评估的可靠性
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