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利用粗糙集理论对原始数据进行特征选择，约简冗余属性，从而减小BP网络的输入维数。该模型可以在不同的简化层次上给出相对满意的决策，适用于信息不完备情况下的推理和决策研究。
基于粗糙集与BP神经网络的数据挖掘分类模型
【摘 要】
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利用粗糙集理论对原始数据进行特征选择，约简冗余属性，从而减小BP网络的输入维数。该模型可以在不同的简化层次上给出相对满意的决策，适用于信息不完备情况下的推理和决策研究。
【机 构】
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武汉理工大学计算机科学与技术学院,长春工业大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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长春工业大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2009年6期
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