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摘要:
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.
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文献信息
篇名 一种基于粗糙集理论的神经网络分类器的设计
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 粗糙集 BP神经网络 特性选择 分类
年,卷(期) 2005,(32) 所属期刊栏目 数据库与信息处理
研究方向 页码范围 167-168,192
页数 3页 分类号 TP311
字数 1876字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2005.32.053
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李铁鹰 40 261 10.0 14.0
3 崔艳 5 29 2.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
粗糙集
BP神经网络
特性选择
分类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
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