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本文在其他文献建立的前向神经网络交叉覆盖算法的基础上，提出一种数据预处理方法——应用粗糙集的方法提取保持信息完整的最小属性集；对样本数据进行纵向约筒后，再用交叉覆盖算法进行分类识别。实验的结果表明，在类似情况下这种结合方法可以提高运行速度，减少数据的存储空间，识别率却没有明显下降。
基于粗糙集的交叉覆盖算法
【摘 要】
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本文在其他文献建立的前向神经网络交叉覆盖算法的基础上，提出一种数据预处理方法——应用粗糙集的方法提取保持信息完整的最小属性集；对样本数据进行纵向约筒后，再用交叉覆盖算
【机 构】
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铜陵学院,安徽大学
【出 处】
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铜陵学院学报
【发表日期】
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2004年4期
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