基于粗糙集理论的模式分类样本特征选择方法研究

摘要

本文提出了一种基于粗糙集理论的模式分类样本特征选择方法,该方法应用粗糙集理论和方法,对给定的学习样本进行特征选择,根据这些特征构造神经网络模型进行训练,并在网络的工作阶段,根据这些特征对待识样本进行分类.在模式分类中,该方法能够减少网络的训练时间并改善网络的泛化能力.