粗糙神经网络在森林火灾预警中的应用

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粗糙神经网络在森林火灾预警中的应用

余亮, 边馥苓

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 2006 > 31(8): 720-723

余亮, 边馥苓. 粗糙神经网络在森林火灾预警中的应用[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(8): 720-723.

引用本文:

余亮, 边馥苓. 粗糙神经网络在森林火灾预警中的应用[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(8): 720-723.

YU Liang, BIAN Fuling. Application of Rough Set-Based Neural Network in Forest Fire Alarm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(8): 720-723.

Citation:

YU Liang, BIAN Fuling. Application of Rough Set-Based Neural Network in Forest Fire Alarm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(8): 720-723.

粗糙神经网络在森林火灾预警中的应用

余亮,
边馥苓¹

¹ 武汉大学空间信息与数字工程研究中心,武汉市珞喻路129号,430079

基金项目: 湖北省自然科学基金资助项目(2001ABB041)

作者简介:
余亮,博士生。现在主要从事GIS应用和人工智能研究。

中图分类号: P208

Application of Rough Set-Based Neural Network in Forest Fire Alarm

YU Liang,
BIAN Fuling¹

¹ Research Center of Spatial Information and Digital Engineering,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China

Funds: 湖北省自然科学基金资助项目(2001ABB041)

摘要: 利用神经网络和粗糙集处理不确定性问题的优势,提出一种粗糙集结合神经网络进行森林火灾预测模型。通过与传统预测模型相比较,证明了该方法的有效性。
- 神经网络 /
- 粗糙集 /
- 粗糙神经网络 /
- 火灾预警
Abstract: A new method for forest fire alarm based on the neural network and rough set is proposed.Rough-set is used to preprocess the data by simplification and reduction,which can minimize the scale of attribute by removing the unnecessary attributes,so that enhance the convergence speed and accuracy of neural network.The efficiency of this method is proved by comparing of performance with the traditional method.
- neural network /
- rough set /
- rough-neural network /
- fire alarm

[1]	陈铁桥, 柳稼航, 朱锋, 王一豪, 刘佳, 陈杰. 适用于遥感分类的多邻域粗糙集加权特征提取方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(2): 311-317. doi: 10.13203/j.whugis20150290
[2]	李晓杰, 郭睿, 黄金, 朱陵凤, 谭红力, 董恩强. 神经网络在北斗导航卫星轨道预报中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(9): 1253-1258. doi: 10.13203/j .whu g is20130603
[3]	高为广, 陈谷仓. 结合自适应滤波和神经网络的GNSS/INS抗差组合导航算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(11): 1323-1328.
[4]	陈必焰, 戴吾蛟, 蔡昌盛, 夏朋飞. 层析反演与神经网络方法在电离层建模及预报中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(8): 972-975.
[5]	林雪原, 鞠建波. 利用神经网络预测的GPS/SINS组合导航系统算法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(5): 601-604.
[6]	王志军, 顾冲时, 张治军. GIS支持下基于遗传优化神经网络的溃坝生命损失评估 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(1): 64-68.
[7]	高为广, 杨元喜, 张婷. 一种提高神经网络泛化能力的自适应UKF滤波算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(5): 500-503.
[8]	王新洲, 邓兴升. 大坝变形预报的模糊神经网络模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(7): 588-591.
[9]	蔡永香, 郭庆胜, 桂志先, 丁虹. 基于地震-测井数据预测储层参数空间分布规律的神经网络模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(4): 366-370.
[10]	李订芳, 章文, 牛艳庆. 基于粗糙集的缺失数据循环搜索重建算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(11): 1016-1019.
[11]	哈斯巴干, 马建文, 李启青, 戴芹. 多波段遥感数据的自组织神经网络降维分类研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2004, 29(5): 461-465. doi: 10.13203/j.whugis2004.05.019
[12]	张力, 沈未名, 张祖勋, 张剑清. 基于空间约束的神经网络影像匹配 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2000, 25(1): 55-59.
[13]	梁益同, 胡江林. NOAA卫星图像神经网络分类方法的探讨 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2000, 25(2): 148-152.
[14]	张力, 沈未名, 张祖勋, 张剑清. 基于约束满足神经网络的整体影像匹配 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1999, 24(3): 216-219.
[15]	孙立新, 高文. 基于粗糙集和遗传算法的超光谱波段集合整体缩减 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1999, 24(4): 306-311.
[16]	沈未名, 仇彤, 曾勇, 张华. 基于神经网络的矢量量化与遥感影像有失真压缩编码 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1996, 21(2): 124-127.
[17]	黄文骞. 利用一种新的神经网络模型识别点状地图符号 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1996, 21(1): 46-49.
[18]	沈未名, 张祖勋, 张剑清. 基于神经网络的影像匹配概率松弛算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1996, 21(3): 247-251.
[19]	林宗坚, 刘少创. 自组织特征映射神经网络及其在彩色地图自动分层中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1994, 19(2): 108-112.
[20]	刘少创, 林宗坚. 基于神经网络的地图数字注记识别 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1994, 19(3): 194-198.

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粗糙神经网络在森林火灾预警中的应用

余亮,
边馥苓¹

¹ 武汉大学空间信息与数字工程研究中心,武汉市珞喻路129号,430079

基金项目: 湖北省自然科学基金资助项目(2001ABB041)

作者简介:
余亮,博士生。现在主要从事GIS应用和人工智能研究。

收稿日期: 2006-05-20
修回日期: 2006-05-20
刊出日期: 2006-08-05

中图分类号: P208

关键词:

粗糙神经网络 /

摘要: 利用神经网络和粗糙集处理不确定性问题的优势,提出一种粗糙集结合神经网络进行森林火灾预测模型。通过与传统预测模型相比较,证明了该方法的有效性。

English Abstract

余亮, 边馥苓. 粗糙神经网络在森林火灾预警中的应用[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(8): 720-723.

引用本文:

余亮, 边馥苓. 粗糙神经网络在森林火灾预警中的应用[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(8): 720-723.

YU Liang, BIAN Fuling. Application of Rough Set-Based Neural Network in Forest Fire Alarm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(8): 720-723.

Citation:

YU Liang, BIAN Fuling. Application of Rough Set-Based Neural Network in Forest Fire Alarm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(8): 720-723.

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