基于粗集的多层分类器的设计与实现

• 作者: 吴俊华 唐晓纹 许志兴
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 粗集 多层分类器 规则 依赖性因子 知识系统
• 年，卷（期）: 2006,（8）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 184-186
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 2868字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.08.054

摘要

文章提出在多层分类器中使用粗集理论来进行网络的设计,由于粗集理论有强大的数值分析能力,而多层分类器具有准确的逼近收敛能力和较高的精度,所以通过两者的结合,可以得到一种可理解性好、计算简单、收敛速度快的新型多层分类器模型.首先利用粗集理论来提取原始的领域知识,然后通过计算决策表的相对约简来产生规则,这些规则的依赖性因子被设为多层分类器的初始连接权值,这些权值在训练学习中得到改进.文章最后给出了一个决策表的实例来进一步验证了该方法的高效性和正确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴俊华		2	3	1.0	1.0
2	许志兴		2	21	1.0	2.0
3	唐晓纹		2	21	1.0	2.0