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提出了一种基于粗集理论和神经网络结合的数据融合方法。利用粗集对输入信息进行约简，剔除冗余信息，简化了神经网络模型，提高了训练速度，进而提高整个融合系统的速度。并通过仿真实验证明了它的可行性。
粗集理论和神经网络在数据融合中的应用
【摘 要】
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提出了一种基于粗集理论和神经网络结合的数据融合方法。利用粗集对输入信息进行约简，剔除冗余信息，简化了神经网络模型，提高了训练速度，进而提高整个融合系统的速度。并通过仿真
【机 构】
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装甲兵工程学院控制工程系，北京 100072
【出 处】
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第十九届全国测控、计量、仪器仪表学术年会
【发表日期】
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2009年期
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