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提出了一种用径向基函数(Radial Basis Function)神经网络进行属性约简的方法,定义了影响度等概念来量化评价各属性与待求解问题关系的紧密程度,根据影响度对属性做出约简处理.实验表明,该方法是合理、有效的,明显地提高了机器学习的性能.
基于RBF神经网络的属性约简方法
【摘 要】
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提出了一种用径向基函数(Radial Basis Function)神经网络进行属性约简的方法,定义了影响度等概念来量化评价各属性与待求解问题关系的紧密程度,根据影响度对属性做出约简处
【机 构】
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上海大学计算机工程与科学学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2004年10期
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