属性重要性评分方法的改进

• 作者: 李绍稳 杨宝华 辜丽川 金秀
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 敏感系数 属性 神经网络 径向基函数
• 年，卷（期）: 2010,（23）
• 页码范围: 180-182
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2757字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.23.059

摘要

研究信息系统的属性重要性评分方法,通过引入敏感系数构建神经网络模型,提出属性重要性评分算法,将信息系统的各条件属性和决策属性构造一个径向基函数(RBF)神经网络.经训练和学习后,综合考虑各属性间的关系,动态调整RBF网络的拓扑结构,评分各属性的重要性.以红籽西瓜性状数据作为样本数据和测试数据进行实例分析,验证该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李绍稳	安徽农业大学信息与计算机学院	97	1070	16.0	30.0
2	辜丽川	安徽农业大学信息与计算机学院	64	341	11.0	15.0
3	杨宝华	安徽农业大学信息与计算机学院	37	153	6.0	11.0
4	金秀	安徽农业大学信息与计算机学院	20	17	2.0	3.0