粗糙集和神经网络方法在数据挖掘中的应用

• 作者: 周序生 王志明
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 粗集理论 神经网络 分类
• 年，卷（期）: 2009,（7）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 146-149
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 5459字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.07.044

摘要

提出了一种基于神经网络和粗集的数据挖掘新方法.首先利用粗集理论对原始数据进行一致性属性约简,然后使用神经网络对数据进行学习,并同时完成属性的不一致约简,最后再由粗集对神经网络中的知识进行规则抽取.该方法充分融合了粗集理论强大的属性约简、规则生成能力和神经网络优良的分类、容错能力.实验表明,该方法快速有效,生成规则简单准确,具有良好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周序生		31	96	6.0	9.0
2	王志明		10	42	3.0	6.0