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用动态层次聚类算法改进粗糙集-神经网络建模过程

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用动态层次聚类算法取代原先用于粗糙集-神经网络建模方法中的模糊-C-mean一般聚类算法,统一处理粗糙集理论中的离散与连续属性.从而使性能卓越的粗糙集-神经网络模型的应用范围得到了极大的拓展,使之具有了普遍性意义.

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来源
《上海交通大学学报》 |2002年第z1期|21-24|共4页
作者
余启刚;
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作者单位

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
动态层次聚类算法; 粗糙集-神经网络模型; 连续与离散属性;

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