【摘 要】
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神经网络在模式识别中的应用十分广泛,由于网络训练样本中存在大量的冗余信息,常导致神经网络结构复杂、训练速度较慢、识别率不高等问题。在神经网络训练前,引用粗糙集理论
【机 构】
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南京工业大学信息科学与工程学院,南京工业大学土木学院
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神经网络在模式识别中的应用十分广泛,由于网络训练样本中存在大量的冗余信息,常导致神经网络结构复杂、训练速度较慢、识别率不高等问题。在神经网络训练前,引用粗糙集理论对神经网络的训练样本进行属性约简,提取训练样本的重要特征,使得训练样本的输入向量维数减少,进而简化神经网络的结构,提高网络训练速度和识别率。仿真实验表明,此方法切实有效。
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