粗糙集神经网络的应用研究

摘要：

文章设计了一个粗糙集理论的神经网络结构.该网络利用粗糙集理论对原始数据进行特征选择,约简了冗余特性,减小了BP网络的输入维数,提高了网络的学习效率.在对一组数据实际分类的过程中,与单纯的神经网络相比较,在同等精度要求的情况下属性约简后的网络训练时间短,识别能力强.

关键词： 粗糙集 BP神经网络 约简 数据分类

作者: 蒋苏萍 吴今培

作者单位: 广东江门五邑大学,广东江门,529020

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国运筹学会第八届学术交流会

会议地点: 深圳

会议语种:中文

页码: 344-349

在线出版日期: 2006-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）