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基于粗糙集的并行协作模块化神经网络模式分类器
引用本文:凌卫新,郑启伦,陈琼. 基于粗糙集的并行协作模块化神经网络模式分类器[J]. 计算机工程与应用, 2002, 38(23): 57-60
作者姓名:凌卫新  郑启伦  陈琼
作者单位:华南理工大学应用数学系,广州,510640;华南理工大学计算机科学与技术学院,广州,510640
基金项目:国家自然科学基金项目(编号:69783008),国家博士点基金项目(编号:98056117),广东省自然科学基金项目(编号:990582),华南理工大学自然科基金项目(编号:E5-121-131)
摘    要:该文提出了基于粗糙集的K类模式分类器的体系结构(RSPCMNNC),基于粗糙集理论提出了三个预处理算法,简化了分类器的结构,降低了学习难度,有效地避免产生过多的子网。样本空间基于最大均衡的策略来划分,保证BP算法在学习过程中的有效性。实验结果表明,该文提出的RSPCMNNC分类器显示出更高的识别率,对于实际应用中多特征模式的识别问题,具有很大的实用价值。

关 键 词:模式分类器  模块化神经网络  粗糙集  任务分解
文章编号:1002-8331-(2002)23-0057-04
修稿时间:2002-06-01

A Parallel Cooperative Modular Neural Network Classifier Based on Rough Set
Ling Weixin Zheng Qilun Chen Qiong. A Parallel Cooperative Modular Neural Network Classifier Based on Rough Set[J]. Computer Engineering and Applications, 2002, 38(23): 57-60
Authors:Ling Weixin Zheng Qilun Chen Qiong
Affiliation:Ling Weixin 1 Zheng Qilun 2 Chen Qiong 21
Abstract:This paper proposes a Parallel Cooperative Modular Neural Network pattern Classifier based on Rough Set(RSPCMNNC)and three preprocessing learning algorithms ,which lead to the simplification of a classifier,reduce the learning complexity,avoid producing too many sub-nets,and guarantee the learning validity of the BP algorithm by the sample space partition and the basis of well-balanced strategy.Experimental results show that the above -mentioned RSPCMNNC has a higher recognition rate than any other method,and it is of great value to the recognition of patterns with multiple characters in practical applications.
Keywords:Pattern classifier  Modular neural networks  Rough set  Task decomposition
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