RSPOP公司 swMATH ID: 2562 软件作者： Ang，Kai Keng；柴奎克 描述： RSPOP：基于集合的伪外积模糊规则识别算法。神经模糊系统的系统建模涉及两个矛盾的要求：可解释性与准确性。基于伪外积的模糊神经网络（POPFNN）家族中使用的伪外积（POP）规则识别算法，由于高维数据导致识别的模糊规则数量和计算复杂性呈指数级增长。这降低了语言模糊建模中POPFNN的可解释性。本文提出了一种新的基于粗糙集的伪外积（RSPOP）算法，该算法将粗糙集理论中的合理知识约简概念与POP算法相结合。该算法不仅通过属性约简进行特征选择，而且将约简扩展到无冗余属性的规则。由于给定的规则集中存在许多可能的约简，因此为POPFNN开发了一种客观的度量方法，以正确识别改进推断结果的约简。使用已发表的数据集和涉及公路交通流预测的实际应用，给出了实验结果，以评估使用所提出的算法在POPFNN中识别模糊规则的有效性，该算法使用组合推理规则和单例模糊器（POPFNN-CRI（S））架构。结果表明，所提出的基于粗糙集的伪外积算法降低了计算复杂度，通过识别明显较少的模糊规则来提高神经模糊系统的可解释性，并提高了POPFNN的准确性。 主页： http://www.mitpressjournals.org/doi/abs/10.1162/0899766052530857 相关软件： ANFIS公司；GenSoFNN公司；群集查找；科恩拉布；R（右）；DENFIS公司 引用于： 4文件 标准条款 1出版物描述软件，包括1出版物以zbMATH为单位 年份 RSPOP：基于集合的伪外积模糊规则识别算法。 Zbl 1092.68637号Ang，Kai Keng先生；柴奎克 2005 全部的 前5名8位作者引用 2 柴奎克 1 Ang，Kai Keng先生 1 塔里克·萨利姆·杜拉尼 1 刘峰 1 Alireza Namdari 1 Ng，Geok见 1 玛丽亚·戈伦茨·诺瓦克 1 德扬·维卢舍克 3篇连载文章中引用 2 神经计算 1 定量金融学 1 SN运营研究论坛 在3个字段中引用 4 计算机科学（68至XX） 2 博弈论、经济学、金融学以及其他社会和行为科学（91-XX） 1 系统论；控制（93至XX） 按年份列出的引文