基于粗糙集的交叉覆盖神经网络研究

摘要：

在探讨交叉覆盖神经网络的基础上,提出了一种基于粗糙集理论和交叉覆盖神经网络的集成算法.首先应用粗糙集对原始数据进行约简处理,在保证信息完整性的同时,减少了数据的维数,然后使用交叉覆盖算法设计多层前向网络.通过使用粗糙集进行数据约简,减少了交叉覆盖算法的计算量,降低了网络计算的复杂性.实验结果证明了此集成方法的有效性.

关键词：粗糙集、交叉覆盖算法、构造性算法、数据约简

所属期刊栏目：15

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60273043

在线出版日期：2005-08-11（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：22-24