基于粗糙集的交叉覆盖神经网络研究

• 作者: 李龙澍 杨涛
• 来源期刊: 微机发展
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 交叉覆盖算法 构造性算法 数据约简
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、软件技术
• 页码范围: 22-24
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 3191字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2005.06.008

摘要

在探讨交叉覆盖神经网络的基础上,提出了一种基于粗糙集理论和交叉覆盖神经网络的集成算法.首先应用粗糙集对原始数据进行约简处理,在保证信息完整性的同时,减少了数据的维数,然后使用交叉覆盖算法设计多层前向网络.通过使用粗糙集进行数据约简,减少了交叉覆盖算法的计算量,降低了网络计算的复杂性.实验结果证明了此集成方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李龙澍	安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室	199	1780	21.0	29.0
2	杨涛	安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室	9	34	3.0	5.0