复杂样本分类系统的FAGABPNN法

• 作者: 唐万梅 黄丽
• 来源期刊: 重庆工学院学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 因子分析 遗传算法 BP神经网络 分类
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 所属期刊栏目: 数理化科学
• 页码范围: 122-125
• 页数: 4页
• 分类号: O21
• 字数: 1877字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425-B.2007.08.031

摘要

针对复杂样本的模式分类问题,提出了有效的因子分析法(FA)、遗传算法(GA)和BP神经网络(BPNN) 相结合的FAGABPNN分类方法,基本思想是:首先利用因子分析法对输入样本降维,然后利用遗传算法和BP神经网络相结合的方法对系统进行建模.仿真结果表明,该系统为给复杂样本的分类提供了一条有效的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐万梅	重庆师范大学数学与计算机科学学院	42	424	9.0	20.0
2	黄丽	重庆师范大学数学与计算机科学学院	14	34	3.0	5.0