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| 基于粗糙集理论和构造型神经网络的分类算法研究 | |
| 引用本文： | 张旻,吴涛,王容川,程家兴.基于粗糙集理论和构造型神经网络的分类算法研究[J].模式识别与人工智能,2004,17(3). |
| 作者姓名： | 张旻 吴涛 王容川 程家兴 |
| 作者单位： | 1. 解放军电子工程学院204研究室,合肥,230037;安徽大学,人工智能与信号处理重点实验室,合肥,230039 2. 安徽大学,人工智能与信号处理重点实验室,合肥,230039 3. 中国科学院合肥智能机械研究所,合肥,230031 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金，安徽省教育厅自然科学基金 |
| 摘 要： | 提出将Rough集理论与构造型神经网络覆盖算法相结合,用Rough集理论提取保持信息完整的最小属性集后构造覆盖网络,提高了覆盖算法的泛化能力,而对于属性不完备信息系统进行粒度处理后再构造覆盖网络,能解决覆盖算法对不完备信息系统的分类.实验结果表明该算法能提高覆盖算法的应用范围和对不完备信息系统的知识发现. |
| 关 键 词： | 构造型神经网络 覆盖算法 属性约简 粗糙集 |
THE RESEARCH OF CLASSIFICATION BASED ON ROUGH SET THEORY AND STRUCTURAL NEURAL NETWORKS COVERING DESIGN ALGORITHM |
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