基于粗糙集和RBF神经网络的分类模型研究

伍长荣; 叶明全

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基于粗糙集和RBF神经网络的分类模型研究

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分类是数据挖掘中一个重要的研究领域.针对原始决策表中往往存在大量冗余信息,从而影响决策分类综合性能这一问题,提出了一种基于粗糙集和RBF神经网络的分类模型.该模型在保持训练样本分类质量的情况下,运用属性约简方法对决策表进行约简,得到雏数较小的训练样本空间.通过这样确定RBF神经网络输入层变量,优化了网络结构.实例结果表明了该方法的有效性和实用性.

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来源
《宿州学院学报》 |2008年第4期|103-105|共3页
作者
伍长荣; 叶明全;
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作者单位

安徽师范大学数学计算机科学学院,安徽芜湖,241002;

皖南医学院计算机教研室,安徽芜湖,241002;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
粗糙集; 属性约简; RBF神经网络; 分类模型;

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