基于粗糙集理论的模式分类样本特征选择方法研究

• 作者: 陈曦
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 特征选择 神经网络 模式分类
• 年，卷（期）: 2003,（2）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 9-10,38
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2406字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2003.02.005

摘要

本文提出了一种基于粗糙集理论的模式分类样本特征选择方法,该方法应用粗糙集理论和方法,对给定的学习样本进行特征选择,根据这些特征构造神经网络模型进行训练,并在网络的工作阶段,根据这些特征对待识样本进行分类.在模式分类中,该方法能够减少网络的训练时间并改善网络的泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈曦	长沙交通学院计算机系	10	177	5.0	10.0