【摘 要】
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粗糙集理论和神经网络在对样本的聚类分析中有各自的优势和劣势.本文在自组织特征映射(self-Or-ganizing-Feature-Map,SOFM)神经网络的训练过程中引入属性约简对训练样本进行
【机 构】
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河南师范大学计算机与信息技术学院,新乡 453007
【出 处】
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第八届中国Rough集与软计算、第二届中国Web智能、第二届中国粒计算联合会议(CRSSC-CWI-CGrC'2
论文部分内容阅读
粗糙集理论和神经网络在对样本的聚类分析中有各自的优势和劣势.本文在自组织特征映射(self-Or-ganizing-Feature-Map,SOFM)神经网络的训练过程中引入属性约简对训练样本进行预处理并去掉冗余属性,从而简化训练样本的表达空间维数并减小了网络的规模,因此提高了聚类效率.最后通过实验证明了本文提出的方法能有效地改善该类神经网络对含有噪声、冗余或不确定值数据输入模式的处理能力.
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