基于粗糙集的CBR检索在天气预测中的应用

被引：17

作者：

季赛

沈星

沈超

机构：

[1] 南京航空航天大学智能材料与结构航空科技重点实验室,南京航空航天大学智能材料与结构航空科技重点实验室,南京信息工程大学计算机科学与技术系江苏南京,南京信息工程大学计算机科学与技术系,江苏南京,江苏南京,江苏南京

来源：

计算机工程与设计 | 2005年 / 11期

关键词：

粗糙集; 属性离散化; 范例推理; 知识表达系统; BP算法; 天气预测;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2005.11.011

中图分类号：

TP311.52 [];

学科分类号：

摘要：

针对灾害性天气预报和警报的迫切需要,研究了从气象数据中挖掘出知识、积累预报员的经验建立范例库,并利用CBR技术实现相似范例的检索,从而提高天气预报的水平。提出了快速检索的思路,先利用粗糙集理论去除冗余的范例决策表的特征属性,再利用BP神经网络来实现相似范例的检索。该检索方法速度快,效率高。给出了该方法在天气情况预测上的实例,验证了其有效性和准确性。

引用

页数：4

共 9 条

[1]

粗糙集理论与方法.[M].张文修等编著;.科学出版社.2001,

[2]

一种快速BP网络训练算法及应用 [J].