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文章设计了一个基于粗糙集理论的神经网络分类器。该分类器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,与单纯的神经网络分类器比较,在同等精度要求的情况下该分类器网络训练时间短,识别能力强。
一种基于粗糙集理论的神经网络分类器的设计
【摘 要】
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文章设计了一个基于粗糙集理论的神经网络分类器。该分类器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,与单纯的神经网络分类器比较,在同等精度要求的情况下该分类器网络训练时间短,识别能力强。
【机 构】
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北京理工大学,太原理工大学
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2005年32期
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