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本文提出了基于粗糙集的神经网络自动视觉检测方法,引入了一种去除冗余的或无效输入属性的粗糙集方法,使输入特征减少了5个,特征简化后的神经网络学习训练时间明显地减少,分类准确率提高了3.71％.对于其它领域的大量样本数据的信息简化和模式识别问题,粗糙集神经网络自动视觉检测技术也提供了一条有效途径.
基于粗糙集神经网络的自动视觉检测系统及其应用
【摘 要】
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本文提出了基于粗糙集的神经网络自动视觉检测方法,引入了一种去除冗余的或无效输入属性的粗糙集方法,使输入特征减少了5个,特征简化后的神经网络学习训练时间明显地减少,分
【机 构】
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沈阳建筑工程学院(沈阳)
【出 处】
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第三届中国Rough集与软计算机学术研讨会
【发表日期】
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2003年期
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