摘要： 提出将改进的BP神经网络应用于森林防火专家系统的不确定性推理中,其良好的自学习和泛化能力,可以解决基于可信度规则的知识表示在实际应用中导致的规则激增,推理速度缓慢的问题.该方法将不确定的知识用可信度区间表示,通过知识编码,设计并训练BP网络,最后用MATLAB进行仿真.实验结果表明:BP神经网络可以自动学习专家的典型经验,并且能将之准确的推广,隐含层神经元个数的确定和典型样本的选取决定了准确精度.在实际的专家系统不确定推理应用中具有应用价值.

中图分类号: 

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