粗糙集BP神经网络在高校贫困生认定中的应用

• 作者: 刘树东 邵为爽
• 来源期刊: 煤炭技术
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 神经网络 属性约简 贫困生认定
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 169-171
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3118字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-8725.2012.06.076

摘要

研究高校贫困生的认定问题,构建了基于粗糙集的BP神经网络模型.该模型首先应用基于Pawlak属性重要度的属性约简算法得到认定学生贫困的重要属性,降低决策表的维数,然后将降维后的数据送入BP神经网络进行学习和训练,最后采用训练好的的网络对测试样本进行检验.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘树东		30	207	8.0	12.0
2	邵为爽		25	78	4.0	8.0