【摘 要】
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提出将Rough集理论与构造型神经网络覆盖算法相结合,用Rough集理论提取保持信息完整的最小属性集后构造覆盖网络,提高了覆盖算法的泛化能力,而对于属性不完备信息系统进行粒
【机 构】
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解放军电子工程学院204研究室,安徽大学人工智能与信号处理重点实验室,中国科学院合肥智能机械研究所,
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提出将Rough集理论与构造型神经网络覆盖算法相结合,用Rough集理论提取保持信息完整的最小属性集后构造覆盖网络,提高了覆盖算法的泛化能力,而对于属性不完备信息系统进行粒度处理后再构造覆盖网络,能解决覆盖算法对不完备信息系统的分类.实验结果表明该算法能提高覆盖算法的应用范围和对不完备信息系统的知识发现.
This paper proposes combining Rough set theory with constructive neural network coverage algorithm, extracting Rough set theory to extract the complete minimum attribute set and constructing the overlay network, which improves the generalization ability of the overlay algorithm. However, for granularity of attribute incomplete information system Reconstruction of the overlay network after processing can solve the classification of the incomplete information system by the overlay algorithm.The experimental results show that the algorithm can improve the coverage of the algorithm and the knowledge discovery of the incomplete information system.
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