Data Sample Reduction for Classification of Interval Information Using Neural Network Sensitivity Analysis

机译：基于神经网络敏感性分析的区间信息分类数据约简

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The aim of this paper is present a novel method of data sample reduction for classification of interval information. Its concept is based on the sensitivity analysis, inspired by artificial neural networks, while the goal is to increase the number of proper classifications and primarily, calculation speed. The presented procedure was tested for the data samples representing classes obtained by random generator, real data from repository, with clustering also being used.

机译：本文的目的是提出一种用于间隔信息分类的数据样本约简的新方法。其概念基于受人工神经网络启发的敏感性分析，而目标是增加适当分类的数量，主要是增加计算速度。测试了所提出的过程的数据样本，该数据样本表示由随机生成器获得的类，来自存储库的实际数据以及聚类。

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来源
《Artificial intelligence: Methodology, systems, and applications》|2010年|p.271-272|共2页
会议地点 Varna(BG);Varna(BG)
作者
Piotr A. Kowalski; Piotr Kulczycki;
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作者单位

Systems Research Institute, Polish Academy of Sciences,ul. Newelska 6, PL-01-447 Warsaw, Poland;

Cracow University of Technology,Department of Automatic Control and Information Technology ul. Warszawska 24, PL-31-155 Cracow, Poland;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类人工智能理论;
关键词
classification; interval information; data sample reduction; artificial neural networks; sensitivity method.;

机译：分类;间隔信息；减少数据样本；人工神经网络;灵敏度方法。;

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