基于BP神经网络与粗糙集理论的分类挖掘方法

• 作者: 李余琪 蒋琳琼
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 粗糙集 分类 数据挖掘 决策表
• 年，卷（期）: 2009,（10）
• 所属期刊栏目: 系统结构
• 页码范围: 88-90
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2758字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2009.10.026

摘要

分类是数据挖掘中重要的课题,为协调决策分类,提出了一种基于粗糙集理论和BP神经网络的数据挖掘的方法.在此方法中首先用粗糙集约简决策表中的冗余属性,然后用BP神经网络进行噪声过滤,最后由粗糙集从约简的决策表中产生规则集.此方法不仅避免了从训练神经网络中提取规则的复杂性,而且有效的提高了分类的精确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李余琪	梧州学院计算机与电子工程系	12	49	3.0	6.0
2	蒋琳琼	梧州学院计算机与电子工程系	12	22	3.0	4.0