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运用粗集理论的不可分辨关系和不可分辨类的概念和归约计算方法,对原始数据进行精简、概略,然后建立神经网络模型和确定各隐层节点之间的连接关系,使得网络从一开始就具有良好的拓扑结构.这种基于粗集理论的神经网络模型和学习算法具有学习速度快、容错能力强等特点.
基于粗集和神经网络的建模方法研究
【摘 要】
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运用粗集理论的不可分辨关系和不可分辨类的概念和归约计算方法,对原始数据进行精简、概略,然后建立神经网络模型和确定各隐层节点之间的连接关系,使得网络从一开始就具有良
【机 构】
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安徽建筑工业学院计算机与信息工程系
【出 处】
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安徽建筑工业学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2005年2期
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