混合智能系统R-CSNN及其应用

摘要：

常见分类算法面对海量数据时,在时间效率、鲁棒性和精确性上都显示出了不足.为此,本文将混合智能系统引入到神经网络分类算法的研究中,针对传统神经网络算法在训练速度和鲁棒性上的不足,提出了一个基于粗糙集、免疫算法和神经网络的混合智能系统.该系统以粗糙集为前端处理器,在保证一定信息量的基础上对输入到神经网络的数据进行约简,接着用改进免疫算法作为学习算子的神经网络进行训练.最后,通过UCI下的数据库进行仿真实验,验证了该系统的有效性.

关键词：粗糙集、人工神经网络、免疫算法

所属期刊栏目：34

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60404021

在线出版日期：2007-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：179-181