【摘 要】
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本文提出一种变精度粗糙集(Variable precision rough sets,VPRS)与概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)杂合的方法.变精度粗糙集对噪声数据有一定的相容性,给定
【基金项目】
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国家自然科学基金，江苏省自然科学基金
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本文提出一种变精度粗糙集(Variable precision rough sets,VPRS)与概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)杂合的方法.变精度粗糙集对噪声数据有一定的相容性,给定置信阈值β,通过变精度粗糙集模型将信息系统中的冗余属性排除,求出一个最小的知识表示,由此可以约简神经网络的输入.由于概率神经网络的分类及泛化能力较强,接下来应用概率神经网络建立的模型进行分类、预测.实验表明,变精度粗糙集与概率神经网络杂合方法的分类及预测精度均较高.该方法可用于
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