李琛
- 作品数：5 被引量：45H指数：4
- 供职机构：华中科技大学控制科学与工程系系统工程研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术军事交通运输工程自然科学总论更多>>
- 基于粗糙集理论的神经网络研究及应用被引量：16
- 2007年
- 为了补偿神经网络的黑箱特性并提高其工作性能,将粗糙集理论同神经网络结合起来,提出一种基于粗糙集的神经网络体系结构.首先,利用粗糙集理论对神经网络初始化参数的选择和确定进行指导,赋予各参数相关的物理意义;然后,以系统输出误差最小化为目标对粗糙神经网络进行训练,使其满足性能要求.实验结果表明,粗糙神经网络能较好地完成数据挖掘任务,并能获得较高的分类精度.
- 张赢李琛
- 关键词：粗糙集神经网络数据挖掘BP算法
- 马尔可夫决策过程复杂性的熵测度被引量：11
- 2004年
- 应用Shannon熵和其他熵指数来度量马尔可夫决策的复杂性.将马尔可夫链的复杂性、不确定性和不可预测性的度量扩展到马尔可夫决策,提出一套基于信息理论的复杂性度量方法,可用于随机和确定性策略下的完全观测和不完全观测马尔可夫决策.对有关数值进行仿真研究,并给出了计算结果.
- 王红卫李琛刘会新
- 关键词：马尔可夫决策过程
- 陆军诸兵种合同作战兰切斯特方程的弹药消耗预测研究被引量：12
- 2004年
- 描述了诸兵种合同作战的兰切斯特方程及其矩阵解,提出了一种通过兵力损耗换算弹药损耗的新思路,分析和确定了用该方法预测弹药消耗的相关参数,最后运用Matlab进行仿真计算,预测出了武器装备战损情况和弹药消耗情况.
- 齐艳平李琛李良春葛强
- 关键词：兰切斯特方程合同作战弹药兵种陆军兵力
- 基于粗糙Multilayer Perceptron网络的规则提取及生成方法研究
- 2007年
- 将粗糙集理论同神经网络结合起来,提出了一种基于粗糙集的神经网络体系结构,并以此为基础讨论了神经网络中的规则提取方法.为扩大神经网络的适用范围,利用粗糙集理论中的相关概念来指导神经网络系统的构建,从而使系统参数具有较为明确的物理意义.提出一种对该网络进行训练的学习算法.根据网络中各节点所对应的物理意义以及相应连接权值的大小,给出了一种折衷型算法对粗糙神经网络进行推理规则提取和生成.实验结果表明:粗糙神经网络具有较好的工作性能,并且能给出相应的推理规则.
- 张赢李琛
- 关键词：神经网络粗糙集
- 一种面向弹药保障的消耗预测方法被引量：6
- 2003年
- 结合部队弹药保障 ,在传统兰切斯特理论的基础上 ,采用诸兵种合同作战的兰切斯特方程对弹药消耗预测进行研究 ,为实战指挥提供更准确的作战决策依据 ,并且举例提出具体实现方案 ,采用C +
- 李琛王红卫李良春
- 关键词：弹药保障兰切斯特方程合同作战
