【摘 要】
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针对模式分类任务，提出一种基于粗糙－规则的神经网络构造方法，利用粗糙集理论和遗传算法约简输入特征，在尽量保持分类能力不变的情况下降低条件属性维数，导出简练的分类规则集合，以
【机 构】
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中国矿业大学化工学院，徐州 221116
【出 处】
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第七届全国计算机支持的协同工作学术会议暨第五届全国智能信息网络学术会议
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针对模式分类任务，提出一种基于粗糙－规则的神经网络构造方法，利用粗糙集理论和遗传算法约简输入特征，在尽量保持分类能力不变的情况下降低条件属性维数，导出简练的分类规则集合，以此为基础构造BP（Back Propagation）神经网络结构，确定网络层数，输入、输出节点个数等，并利用规则的条件属性重要度和依赖度对连接权值进行初始化，有效地解决了传统神经网络构造难、解释难、过拟合等问题，提高了分类精度。最后通过一个实例验证了方法的有效性，并初步探讨了网络训练时对知识提炼的影响。
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