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根据粗糙集理论进行BP网络设计的研究

李永敏  朱善君  陈湘晖  韩曾晋  孙增圻  
【摘要】:提出了一种根据粗糙集理论进行BP网络设计的方法,它结合了粗糙集理论的强大的定性分析能力和BP网络的准确的逼近能力,得到一种可理解性好、计算简单、收敛速度快的神经网络模型.这种神经网络的学习算法的要点是:应用粗糙集的理论和方法,从给定学习样本数据中发现一组规则,并根据这些规则去建立网络模型中相应的隐层节点;然后用BP算法迭代求出网络的参数,从而完成网络的设计

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