基于粗糙集的神经网络结构优化方法

• 作者: 夏红霞 王惠营 胡磊
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 粗糙集 属性约简 网络结构
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 系统结构
• 页码范围: 49-51
• 分类号: TP389.1
• 字数: 2158字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2010.05.015

摘要

针对神经网络的结构存在冗余的问题,提出了一种利用粗糙集优化神经网络结构的方法.在保持神经网络处理能力的基础上,利用网络的隐层神经元与网络误差构造决策表并进行属性约简,删除冗余的隐层节点.实验证明,该方法可以简化神经网络结构和减少神经网络的训练时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏红霞	武汉理工大学计算机科学与技术学院	79	984	17.0	28.0
2	王惠营	武汉理工大学计算机科学与技术学院	1	8	1.0	1.0
3	胡磊	武汉理工大学计算机科学与技术学院	29	119	8.0	9.0