安阳工学院学报
安暘工學院學報
안양공학원학보
JOURNAL OF ANYANG INSTITUTE OF TECHNOLOGY
2006年
3期
23-26
,共4页
粗糙集%属性约简%RBF网络%算法
粗糙集%屬性約簡%RBF網絡%算法
조조집%속성약간%RBF망락%산법
粗糙集理论被广泛应用于人工智能、模式识别、数据挖掘和知识发现等领域.而对象的属性约简是是粗糙集理论中的重要问题之一.由于属性约简计算量较大,影响了的粗糙集的实际应用.本文用RBF神经网络高效和OLS对称性的特点,研究粗糙集属性的约简,解决了属性约简的难题,完成了算法的实现,取得了较好的效果.
粗糙集理論被廣汎應用于人工智能、模式識彆、數據挖掘和知識髮現等領域.而對象的屬性約簡是是粗糙集理論中的重要問題之一.由于屬性約簡計算量較大,影響瞭的粗糙集的實際應用.本文用RBF神經網絡高效和OLS對稱性的特點,研究粗糙集屬性的約簡,解決瞭屬性約簡的難題,完成瞭算法的實現,取得瞭較好的效果.
조조집이론피엄범응용우인공지능、모식식별、수거알굴화지식발현등영역.이대상적속성약간시시조조집이론중적중요문제지일.유우속성약간계산량교대,영향료적조조집적실제응용.본문용RBF신경망락고효화OLS대칭성적특점,연구조조집속성적약간,해결료속성약간적난제,완성료산법적실현,취득료교호적효과.
