国家学术搜索
登录
注册
中文
EN
首页
|
粗糙集属性约简及其在模式识别上的简单应用
粗糙集属性约简及其在模式识别上的简单应用
引用
认领
扫码查看
点击上方二维码区域，可以放大扫码查看
原文链接
NETL
NSTL
万方数据
维普
中文摘要：
粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定知识的数学工具,属性约简是粗糙集研究的重要内容之一.本文介绍了属性约简的分明矩阵方法,给出了实例分析.还利用UCI机器学习数据库中的lung-cancer数据,对神经网络的训练样本进行属性约简,简化了神经网络的结构,提高了网络训练速度和识别率.
收起全部
展开查看外文信息
作者：
孙乐平
展开 >
作者单位：
南京大学工程管理学院控制科学与工程系
关键词：
粗糙集
属性约简
模式识别
神经网络
出版年：
2011
商业文化(下半月)
中国商业文化研究会
商业文化(下半月)
ISSN：
1006-4117
年,卷(期)：
2011.
(1)
参考文献量
2
NETL
NSTL
万方数据
维普
