基于BP神经网络与粗糙集理论的分类挖掘方法

摘要：

分类是数据挖掘中重要的课题,为协调决策分类,提出了一种基于粗糙集理论和BP神经网络的数据挖掘的方法.在此方法中首先用粗糙集约简决策表中的冗余属性,然后用BP神经网络进行噪声过滤,最后由粗糙集从约简的决策表中产生规则集.此方法不仅避免了从训练神经网络中提取规则的复杂性,而且有效的提高了分类的精确度.

关键词：BP神经网络、粗糙集、分类、数据挖掘、决策表

所属期刊栏目：37

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2009-12-11（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：88-90