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基于粗糙集理论的多属性评估方法的研究

Study of Multi- attribute Evaluation Method Based on Rough Set Theory
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摘要 传统的模糊综合评价利用模糊数学理论来描述评价过程中涉及的一些模糊因素,取得了一定效果。但这种方法存在如隶属度参数的调整的主观性,网络结构不易确定,模糊规则的选取等问题不易解决。文章提出结合粗糙集理论(RS)和模糊神经网络(FNN)的一种网络评估模型,使得网络的结构容易确定,并利用Rosetta软件轻松提取模糊规则,是一种具有通用性的网络评估模型。 The original fuzzy comprehensive evaluation use fuzzy math theory to describe the process of evaluation and some fuzzy factors, this evaluation model is feasible, but some problem consist in the model, for example ,how to adjust the parameters of membership functions. How to design the structure of the model,how to select the fuzzy rules. In this paper ,It designs a new model that combines rough set (KS) and fuzzy neural network (FNN).It is easy to design the structure of the model and pick up the fuzzy rules with Rosetta. It is a evaluation model that can used in many cases.
出处 《电脑与信息技术》 2010年第3期54-56,共3页 Computer and Information Technology
关键词 粗糙集 综合评估 模糊神经网络 ROSETTA rough set comprehensive evaluation fuzzy neural network Rosetta
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