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摘要:
为了实现对无线传感器网络监测得到的高维冗余且不确定的数据进行分类识别,提出一种由遗传算法和粗糙集进行优化的BP神经网络数据分类器模型,并形成了数据挖掘分类算法.该模型通过粗糙集理论的属性约简算法删除训练样本的冗余属性,利用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化,并进行神经网络学习.数据挖掘分类算法学习速度快,能够有效提高无线传感器网络中数据的分类效率.
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文献信息
篇名 一种基于粗糙集和遗传神经网络的数据分类器模型
来源期刊 广西科学 学科 工学
关键词 粗糙集 遗传算法 BP神经网络 无线传感器网络 数据挖掘
年,卷(期) 2013,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 128-131,136
页数 5页 分类号 TP183
字数 611字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 梁家荣 广西大学计算机与电子信息学院 185 1065 17.0 23.0
2 洪月华 广西经济管理干部学院计算机系 19 63 5.0 7.0
3 徐霜 玉林师范学院职业技术学院 4 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
粗糙集
遗传算法
BP神经网络
无线传感器网络
数据挖掘
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
广西科学
双月刊
1005-9164
45-1206/G3
大16开
广西南宁市大岭路98号
1994
chi
出版文献量(篇)
2279
总下载数(次)
4
总被引数(次)
13230
论文1v1指导