当前位置：
数字出版物超市 >> 
用于数据挖掘的神经网络模型及其融合技术研究
用于数据挖掘的神经网络模型及其融合技术研究
【项目名称】 用于数据挖掘的神经网络模型及其融合技术研究
【项目编号】 60275020
【项目目标】
【项目关键词】 属性选择 融合技术 文本聚类 神经网络模型 数据分类 决策树 可分性判据 自组织神经网络 属性重要性 RBF神经网络 警戒参数 隐含语义索引 文本检索 聚类 数据挖掘 神经网络 自适应谐振理论 ART2 快速学习 LSI 重要性排序 语义 自组织特征映射 属性 检索词 矢量化 自组织映射
【项目承办单位】 天津大学;
【项目负责人】 王正欧;
【项目来源】 国家自然科学基金项目
【涉及学科】 自动化技术
【科研经费】 18万
【所属大项目】
【项目参与研究人员】
    【项目参与研究机构】
    >>更多
    【项目成果摘要】 该项目主要进行基于神经网络模型及其融合技术的数据挖掘新方法的研究。通过交替裁减输入节点和隐节点,不仅大大减少了输入特征,简化了网络结构,也进一步提高了分类精度。提出先用一种简单的输入输出关联法按重要性对特征排序,然后按重要性选择一定量的特征进行训练。首先用粗集理论对数据中的一致属性进行初步约简,再借助神经网络完成对不一致属性的约简,并滤去噪声,然后再用粗集理论抽取分类规则。在现有动态自组织映射模型上的进一步改进,不仅大大减少了网络的冗余节点,也大大提高了数据聚类的效率。;
    【发布单位】 国家自然科学基金委员会
    【发布时间】 2001-12-04
    【申请截止时间】 2002-03-31
    【立项时间】 2003-01
    【完成时间】 2005-12
    【申请条件】
    【联系方式】
    【项目信息来源】 https://isis.nsfc.gov.cn/portal/proj_search.asp
    加载本项目科研成果产出报表....
    加载本项目科研成果....
    加载项目负责人以往科研成果....
    加载同类科研项目成果比较....
    加载本项目科研成果引证文献....
    加载学术文献....
    加载所属大项目下的其它项目....
    加载相关研究人员....
    加载相关研究机构....