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根据粗糙集理论进行BP网络设计的研究  
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【英文篇名】 A Rough Set Approach to BP Neural Network Designing
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【作者】 李永敏; 朱善君; 陈湘晖; 韩曾晋; 孙增圻;
【英文作者】 LI Yongmin\ ZHU Shanjun\ CHEN Xianghui\ HAN Zengjin\ SUN Zengqi (Department of Automation; Tsinghua University; Beijing 100084);
【作者单位】 清华大学自动化系;
【文献出处】 系统工程理论与实践 , SYSTEMS ENGINEERING-THEORY & PRACTICE, 编辑部邮箱 1999年 04期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 粗糙集; 神经网络; BP网络;
【英文关键词】 rough sets; neural networks; BP networks;
【摘要】 提出了一种根据粗糙集理论进行BP网络设计的方法,它结合了粗糙集理论的强大的定性分析能力和BP网络的准确的逼近能力,得到一种可理解性好、计算简单、收敛速度快的神经网络模型.这种神经网络的学习算法的要点是:应用粗糙集的理论和方法,从给定学习样本数据中发现一组规则,并根据这些规则去建立网络模型中相应的隐层节点;然后用BP算法迭代求出网络的参数,从而完成网络的设计
【英文摘要】 A designing method for BP neural networks based on rough set theory is presented in this paper. Rough set theory has a powerful capability for qualitative analysis, while BP neural networks can approach most problems with a much satisfying accuracy. By combining those advantages of the two theories, we can construct a kind of neural network with good understandability, simple computation and exact accuracy. The key idea of the learning algorithm for the proposed neural network is as follows: find a set of r...
【基金】 国家自然科学基金
【分类号】 TP18
【正文快照】 1引言粗糙集(roughsets)理论最早由波兰学者Z.Pawlak提出,它的一个重要特点是它具有很强的定性分析能力,即不需要预先给定某些特征或属性的数量描述,如统计学中的概率分布、模糊集理论中的隶属度或隶属函数等,而是直接从给定问题的描述集合出发,通过?

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