基于变精度粗糙集的粗集神经网络

张东波; 王耀南; 黄辉先

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基于变精度粗糙集的粗集神经网络

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本文研究了基于变精度粗糙集模型下的粗集神经网络设计,对β近似约简条件进行了弱化推广,同时提出了β近似约简的选取原则.在对Brodatz纹理图像的分类实验中,比较了经典粗集神经网络RNN和变精度粗集神经网络VPRNN的性能,VPRNN不仅具有更为精简的结构和更短的训练时间,而且具有更强的近似决策和泛化能力.

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来源
《电子与信息学报》 |2008年第8期|1913-1917|共5页
作者
张东波; 王耀南; 黄辉先;
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作者单位

湘潭大学信息工程学院,湘潭,411105;

湖南大学电气与信息工程学院,长沙,410082;

湖南大学电气与信息工程学院,长沙,410082;

湘潭大学信息工程学院,湘潭,411105;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
变精度粗糙集; 粗集神经网络; β近似约简; 纹理分类;

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