基于粗糙集和神经网络结合的鱼病诊断方法
Fish diseases diagnosis based on rough set and neural network作者机构：浙江海洋学院数理与信息学院浙江舟山316004
出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)
年 卷 期：2009年第30卷第7期
页 面：1738-1741页
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：浙江省科技厅重大科技专项(优先主题)社会发展基金项目(2008C13068) 浙江省教育厅科研基金项目(20070330)
主 题：粗糙集 模糊kohonen聚类网络 鱼病诊断 条件属性 症状集
摘 要：为了实现鱼病的快速和大批量诊断的目的,将粗糙集理论和神经网络紧密结合建立一种新的高效鱼病诊断模型。利用粗糙集进行知识获取,即把鱼病的典型案例作为样本空间形成症状—疾病的决策表,然后根据粗糙集的知识简化方法,去掉冗余的属性和样本。利用性能优良的模糊kohonen聚类网络进行聚类分析,最后形成鱼病的分类规则,新的鱼病就可通过此规则进行诊断。该模型充分融合了粗糙集强大的规则提取能力和神经网络优良的分类能力,实验证明模型具有很好的分类效率,可以实现鱼病的快速诊断。
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