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针对民用机场多因素气象预测问题的复杂性，该文构建出一种基于粗糙集的模糊神经网络模型。采用粗糙集理论约简属性，挖掘潜在规则，在此基础上建立模糊神经网络模型，并根据规则的统计性质和离散化结果初始化网络参数，采用BP算法训练网络。实例验证，该模型在收敛速度与预测精度上优于传统的神经网络模型。
一种用于机场气象预测的模糊神经网络模型
【摘 要】
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针对民用机场多因素气象预测问题的复杂性，该文构建出一种基于粗糙集的模糊神经网络模型。采用粗糙集理论约简属性，挖掘潜在规则，在此基础上建立模糊神经网络模型，并根据规则的统
【机 构】
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河北工业大学管理学院
【出 处】
：
计算机工程
【发表日期】
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2008年15期
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