【摘 要】
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针对BP神经网络在实际工程应用中受到大量冗余信息的制约,以及基于信息熵的属性离散方法的阈值选取具有主观性的缺点,提出了改进的基于信息熵的粗糙集连续属性离散化算法。该
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针对BP神经网络在实际工程应用中受到大量冗余信息的制约,以及基于信息熵的属性离散方法的阈值选取具有主观性的缺点,提出了改进的基于信息熵的粗糙集连续属性离散化算法。该算法将Naivescaler离散化算法和信息熵离散化方法相结合,减少了离散化算法中候选离散点的数量;基于粗糙集约简信息决策表,有效解决了BP神经网络训练样本过于庞大的问题;并通过改进的离散化算法对属性约简后数据进行分类,将分类后的数据运用到神经网络运算中,进一步缩短了神经网络的运算时间。通过实例分析表明,该方法具有很好的故障诊断效果,并有效提高
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