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一种基于粗糙集理论的神经网络分类器的设计

     

摘要

文章设计了一个基于粗糙集理论的神经网络分类器.该分类器利用粗糙集理论对原始数据进行特征选择,约简了冗余特性,减小了BP网络的输入维数,提高了网络的学习效率.在对一组数据实际分类的过程中,与单纯的神经网络分类器比较,在同等精度要求的情况下该分类器网络训练时间短,识别能力强.

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