摘要
基于粗糙集和模糊理论研究粗糙模糊神经网络的设计,分析并比较粗糙模糊神经网络和其它神经网络的不同。在提取虚拟场景图像的音质效果参数的实验中,验证了粗糙模糊神经网络的有效性,同时发现其在网络结构和收敛性方面的优势。
In this paper, based on rough sets, the design of a fuzzy neural network is studied. The characteristics of the rough fuzzy neural network and other neural networks are analyzed and compared. The validity of the rough fuzzy neural network can be verified in extracting sound quality parameters from the scene image. The rough fuzzy neural network has superiorities in the aspects of structure and convergence.
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2010年第6期132-134,共3页
Computer Engineering & Science
基金
"211工程"三期重点学科建设资助项目(21103050123)
中国传媒大学"382人才工程"资助项目(G2009382317)
关键词
粗糙集
模糊集
神经网络
信号处理
rough set
fuzzy theory
neural network
information handling
