10.3969/j.issn.1000-7024.2007.22.043
基于粗糙集的神经网络在模式识别中的应用
神经网络在模式识别中的应用十分广泛,由于网络训练样本中存在大量的冗余信息,常导致神经网络结构复杂,训练速度较慢、识别率不高等问题.在神经网络训练前,引用粗糙集理论对神经网络的训练样本进行属性约简,提取训练样本的重要特征,使得训练样本的输入向量维数减少,进而简化神经网络的结构,提高网络训练速度和识别率.仿真实验表明,此方法切实有效.
粗糙集、神经网络、模式识别、属性、约简
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TP183(自动化基础理论)
2008-05-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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