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一种基于属性重要性的粗糙RBF神经网络
一种基于属性重要性的粗糙RBF神经网络
来源 :控制与决策 | 被引量 : 0次 | 上传用户:aa9294168
【摘 要】
:
提出一种基于属性重要性的粗糙RBF神经网络模型。该模型不仅具有明确的生物意义和物理意义,而且简化了拓扑结构。减少了运算量和成本.实际应用结果表明。这种粗糙RBF神经网络在
【作 者】
:
李昌彪
夏克文
宋建平
闾晓晨
【机 构】
:
西安交通大学电子与信息工程学院,华南理工大学物理科学与技术学院
【出 处】
:
控制与决策
【发表日期】
:
2006年7期
【关键词】
:
粗糙RBF神经网络
粗糙集
属性重要性
油水层识别
Rough RBF neural network
Rough set
Attribute signifi
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提出一种基于属性重要性的粗糙RBF神经网络模型。该模型不仅具有明确的生物意义和物理意义,而且简化了拓扑结构。减少了运算量和成本.实际应用结果表明。这种粗糙RBF神经网络在油水层识别中效果显著,其学习训练速度和拟合精度远优于传统的RBF网络算法.
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