安徽教育厅自然科学基金(2006KJ034B)
- 作品数：4 被引量：16H指数：3
- 相关作者：朱卫东陈莉更多>>
- 相关机构：合肥工业大学安徽建筑工业学院更多>>
- 发文基金：安徽教育厅自然科学基金国家自然科学基金安徽省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学电气工程更多>>
- 微粒群优化神经网络及其在环境评价中的运用(英文)被引量：3
- 2008年
- 农业项目环境影响综合评价是目前新的研究领域,随着农业项目的增加,其环境影响的研究愈来愈重要。以某农业项目为例,运用PSO-BP进行农业项目环境评价;仿真和实验表明:微粒群优化神经网络,能够克服神经网络收敛速度慢,陷入局部最小的缺点;微粒群优化算法涉及的参数不多,但是微粒群优化结果是比较理想的。
- 陈莉朱卫东
- 关键词：环境评价微粒群优化神经网络仿真
- 项目后评估中的粗集-神经网络建模与仿真被引量：10
- 2006年
- 对粗集-神经网络理论进行了讨论,在神经网络基础上,提出粗集-神经网络项目评估方法,该方法利用粗糙集理论对数据样本进行数据浓缩,从给定学习样本数据中发现一组规则,提取规则作为神经网络的输入,该方法简化了神经网络的结构,提高训练效率,对我国农业工程项目后评估进行仿真,评价结果是合理的,具有较大的参考价值,在实际中有良好的应用前景。
- 陈莉朱卫东
- 关键词：粗糙集神经网络项目后评估仿真
- 基于Shapley-DS理论的城市电网规划评价
- 2007年
- 针对城市电网规划评价方法中专家评价法、经济分析法等的一些不足,提出基于Shapley-DS理论的城市电网规划评价。该方法将Shapley指数和DS理论相结合,形成基于DS理论重要程度不同的证据的合成。所提出的方法可以有效处理相关性、重要性以及冲突不大的证据的合成,从而为城市电网规划评价提供了新的视角。
- 陈莉朱卫东
- 关键词：城市电网
- 粗集-神经网络在农业工程项目评估中的应用被引量：4
- 2006年
- 该文提出一种基于粗集-神经网络项目评估新方法,该方法应用粗糙集理论对神经网络的输入数据进行预处理,提取其中的关键成分作为网络的输入,提高了神经网络的收敛速度和逼近精度,并以中国农业水利工程项目为背景进行了实例研究,结果表明,建立的模型不仅较公平、合理,而且提高了神经网络模型的学习效率。
- 陈莉朱卫东
- 关键词：粗糙集神经网络
