10.3969/j.issn.1000-3428.2004.10.054
基于RBF神经网络的属性约简方法
提出了一种用径向基函数(Radial Basis Function)神经网络进行属性约简的方法,定义了影响度等概念来量化评价各属性与待求解问题关系的紧密程度,根据影响度对属性做出约简处理.实验表明,该方法是合理、有效的,明显地提高了机器学习的性能.
数据预处理、属性约简、径向基函数(RBF)神经网络
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TP183(自动化基础理论)
国家自然科学基金60203011;上海市科委资助项目01QD14022;上海市高等学校科技发展基金02AK13
2004-06-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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