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《河南机电高等专科学校学报》 2007年04期
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粗糙集神经网络算法在数据挖掘中的研究与应用

王晓洁  王付强  
【摘要】:神经网络是数据挖掘中最为常用的算法之一。它具有正确率高、抗噪声数据能力强、计算错误率低等优点。但神经网络算法也存在结构相对复杂、训练时间长、计算结果的可解释度比较低等问题。文中采用粗糙集理论对数据进行预处理,使用神经规则进行数据挖掘的新方法,该方法可以在结果精度有限降低的前提下,得到表示简单明确且错误率低的关联规则,同时可以减少网络训练时间,大大改进单独采用神经网络算法给系统带来的缺陷。

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【引证文献】
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1 王颖敏;粗糙集理论在体外式自动心脏除颤仪中的应用[D];苏州大学;2010年
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【同被引文献】
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【二级引证文献】
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1 张小丰;;面向Web的数据挖掘技术在网站优化中的个性化推荐方法的研究与应用[J];制造业自动化;2012年01期
2 宋淑彩;祁爱华;王剑雄;;面向Web的数据挖掘技术在网站优化中的个性化推荐方法的研究与应用[J];科技通报;2012年02期
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7 韩伟;基于粗糙集的数据挖掘技术在质量监督管理系统中的应用[D];浙江工业大学;2005年
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10 肖厚国;基于遗传算法的粗糙集属性约简方法研究[D];大连海事大学;2008年
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