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卢秀颖

作品数：2 被引量：12H指数：2
供职机构：大连理工大学电子科学与技术学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇属性约简
  • 2篇粗糙集
  • 1篇遗传算法
  • 1篇知识挖掘
  • 1篇知识约简
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇改进BP神经...
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络

机构

  • 2篇大连理工大学
  • 1篇辽宁大学
  • 1篇上海财经大学

作者

  • 2篇卢秀颖
  • 1篇张利
  • 1篇吴华玉

传媒

  • 1篇大连理工大学...

年份

  • 1篇2009
  • 1篇2007
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于粗糙集的改进BP神经网络算法研究被引量：9
2009年
提出了一种基于粗糙集和遗传算法的改进BP神经网络算法.该算法首先对原始数据集进行属性约简,优化BP神经网络的输入变量;然后利用遗传算法全局搜索的特点,优化BP神经网络初始权重和阈值.将改进BP神经网络算法应用于客户分类,训练误差为5.92×10-12,测试总误差为0.00023;而改进前的一个比较理想的训练结果的训练误差为0.0016,测试总误差为0.073.Matlab仿真表明改进的BP神经网络算法有更好的训练精度和泛化能力.
张利吴华玉卢秀颖
关键词：BP神经网络粗糙集遗传算法属性约简
基于粗糙集的知识约简方法及应用
粗糙集理论是一种处理不完备和不确定性知识的数据分析理论，而知识约简方法是粗糙集理论的重要研究分支，已经在知识获取、决策支持和模式识别等领域取得了一些成功的应用。研究基于粗糙集的知识约简方法，可以为处理不完备和不确定性问题...
卢秀颖
关键词：粗糙集属性约简知识挖掘
文献传递
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