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本文提出了一种将粗糙集理论作为神经网络的预处理系统、两者共同构成一个分类系统的分类模型。利用粗糙集方法删除冗余属性、简化训练数据集，从而减小神经网络构成系统的复杂性，也减小网络训练时间；用神经网络作为后置的分类系统，可以提高整个系统的容错和抗干扰能力。
基于粗糙集理论和三层前馈BP网络的分类模型
【摘 要】
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本文提出了一种将粗糙集理论作为神经网络的预处理系统、两者共同构成一个分类系统的分类模型。利用粗糙集方法删除冗余属性、简化训练数据集，从而减小神经网络构成系统的复杂
【机 构】
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中国科学院研究生院
【出 处】
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计算机工程与科学
【发表日期】
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2009年6期
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