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本文提出了一种基于粗糙集理论的模式分类样本特征选择方法,该方法应用粗糙集理论和方法,对给定的学习样本进行特征选择,根据这些特征构造神经网络模型进行训练,并在网络的工作阶段,根据这些特征对待识样本进行分类。在模式分类中,该方法能够减少网络的训练时间并改善网络的泛化能力。
基于粗糙集理论的模式分类样本特征选择方法研究
【摘 要】
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本文提出了一种基于粗糙集理论的模式分类样本特征选择方法,该方法应用粗糙集理论和方法,对给定的学习样本进行特征选择,根据这些特征构造神经网络模型进行训练,并在网络的工作阶段,根据这些特征对待识样本进行分类。在模式分类中,该方法能够减少网络的训练时间并改善网络的泛化能力。
【机 构】
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长沙交通学院计算机系
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2003年02期
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