基于新聚类学习的属性离散化方法

• 作者: 赵晓霞
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 粗糙集 离散化 神经网络 字符识别
• 年，卷（期）: 2007,（22）
• 所属期刊栏目: 数字/模拟电路
• 页码范围: 197-199
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2007.22.071

摘要

粗糙集理论中,属性的离散化是预处理并将该方法用于车牌字符识别中.首先根据车牌字符的特征建立决策表,给出了基于新聚类学习算法对决策表属性值进行离散化的算法.然后应用粗糙集理论对离散后的决策表属性进行约简,由约简后的属性构造神经网络识别器.字符识别的结果分析表明基于新聚类学习方法的离散化算法对于车牌字符属性较为适用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵晓霞	中北大学信息与通信工程学院	24	103	6.0	10.0