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粗集理论在神经网络模式识别中的应用  
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【英文篇名】 Application of Rough Sets Theory in NN Pattern Recognition
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【作者】 梁辰; 黄正良; 刘知贵;
【英文作者】 LIANG Chen; HUANG Zheng-liang; LIU Zhi-gui (Dept. of Information & Control Engineering; Southwest University of Science & Technology; Mianyang 621002; China);
【作者单位】 西南科技大学信控学院; 西南科技大学信控学院 四川绵阳; 四川绵阳;
【文献出处】 兵工自动化 , Ordnance Industry Automation, 编辑部邮箱 2005年 01期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 模式识别; 粗糙集; 神经网络;
【英文关键词】 Pattern recognition; Rough sets; Neural network (NN);
【摘要】 基于粗糙集理论在神经网络模式识别中,利用粗糙集将采集的原始数据作为学习样本,量化样本属性值,组织决策表,将样本的条件和决策属性建为二维表并约简条件属性,仅保留影响分类的重要属性。将决策规则中必要条件属性神经网络化,通过粗糙集和神经网络并行学习实现最小决策规则,直到由最少属性构成的决策规则网络能正确划分所有测试集样本为止。
【英文摘要】 In NN pattern recognition based on rough set theory, gathered original data was used as learning stylebook by rough set, the attribute of stylebook was measured and decision-making table was built with the rules of pattern recognition. The 2D table was set up with condition and decision-making attributes of stylebook, and condition attribute was reduced and some of important attributes were saved. Necessary condition attribute in picking-up rules were trained in the BP neural network and rough set at th...
【更新日期】 2005-08-19
【分类号】 O235
【正文快照】 1 引言 模式识别是一门研究对象描述和分类方法的学科,是判别与标准样本不同信息结构的过程和方法[1]。将粗糙集数据分析方法应用于待识别对象的分类特征规则提取,结合人工神经元网络对产生的规则进行训练。这种综合智能算法得到的模式识别器为模式识别的工程应用提供了一?

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