10.3969/j.issn.1000-7024.2007.11.047
基于粗糙集和遗传算法的神经网络模型研究
提出一种基于粗糙集理论和遗传算法的神经网络模型和它的构造方法.该模型先利用粗糙集理论进行属性约简;利用遗传算法优化BP网络参数;用约简结果和优化的BP网络参数进行网络训练.仿真实验结果表明,该模型能简化网络训练样本,优化神经网络结构,提高系统的学习效率和精度.此方法是有效可行的,具有理论意义和实用价值.
神经网络、粗糙集、约简、遗传算法、优化
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TP183(自动化基础理论)
广东省科技攻关计划A10202001;广东省广州科技攻关项目200422_D0091;湛江师范学院自然科学研究一般基金L0603
2007-07-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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