基于粗糙集和模糊神经网络的空气质量评价

针对概率神经网络的输入量过多会影响其训练速度的问题,采用了基于分辨矩阵的粗糙集属性约简方法,删除不相关或不重要的指标。鉴于空气质量分级标准的模糊性,将模糊数学和概率神经网络结合起来,构建了模糊概率神经网络空气质量评价模型(FPNN),然后将约简后的指标值进行模糊化处理后输入到PNN神经网络进行智能训练。实例表明,该方法提高了收敛速度,评价结果客观可靠,具有一定的实用价值。