【摘 要】
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神经网络的输入属性选择一直是一个比较困难的问题.由于神经网络反复训练的时间复杂度,Wrap-per方法是不适用的,而单纯使用Filter方法也难以获得很好的分类精度.文中提出了一
【机 构】
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南京大学软件新技术国家重点实验室,南京大学计算机科学与技术系江苏南京210093,江苏南京210093
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60073030)
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神经网络的输入属性选择一直是一个比较困难的问题.由于神经网络反复训练的时间复杂度,Wrap-per方法是不适用的,而单纯使用Filter方法也难以获得很好的分类精度.文中提出了一种两阶段的神经网络属性选择方法,以综合Filter和Wrapper两类方法的优势.该方法首先采用基于不一致率的遗传算法GFSIC来删除属性集合中的无关属性,然后采用基于敏感性度量的属性选择算法SBFCV来删除冗余和无用的属性.研究和实验结果表明,该方法可以有效地删除原始数据中的无关和冗余属性,增强神经网络的泛化能力.
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