基于粗糙集理论和BP神经网络的分层递阶分类算法

• 作者: 乔斌 蒋静坪 郭智疆
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: 决策系统 粗糙集理论 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2003,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 31-35
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 4174字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-3087.2003.01.008

摘要

根据分层递阶的原则,提出一种将粗糙集理论与BP神经网络相结合的分类算法.该算法分别用粗糙集理论和BP神经网络处理决策表中的离散属性和连续属性,可以避免对象连续属性离散化中产生不确定的情况.同时,粗糙集对于决策表噪声比较敏感,BP神经网络可以克服这个缺点.最后,对3个公共数据库的测试验证了该分类算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋静坪	浙江大学电气工程学院	168	3460	31.0	52.0
2	乔斌	浙江大学电气工程学院	8	143	7.0	8.0
3	郭智疆	浙江大学电气工程学院	4	118	4.0	4.0