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文章设计了一个粗糙集理论的神经网络结构.该网络利用粗糙集理论对原始数据进行特征选择,约简了冗余特性,减小了BP网络的输入维数,提高了网络的学习效率.在对一组数据实际分类的过程中,与单纯的神经网络相比较,在同等精度要求的情况下属性约简后的网络训练时间短,识别能力强.
粗糙集神经网络的应用研究
【摘 要】
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文章设计了一个粗糙集理论的神经网络结构.该网络利用粗糙集理论对原始数据进行特征选择,约简了冗余特性,减小了BP网络的输入维数,提高了网络的学习效率.在对一组数据实际分
【机 构】
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广东江门五邑大学,广东江门,529020
【出 处】
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中国运筹学会第八届学术交流会
【发表日期】
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2006年6期
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