粗糙集在神经网络结构优化中的应用研究
夏红霞
刘春燕
邹承明
吴青
李宝
1.武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉,4300702.武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉,4300703.武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉,4300704.武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉,4300705.武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉,430070
摘要：针对神经网络存在的网络冗余性较大的问题,提出一种基于粗糙集的神经网络优化方法.该方法将粗糙集理论和神经网络有机地结合在一起,利用粗糙集理论在知识获取方面具有智能的特点,对神经网络的数据进行预处理,从大量的原始数据中提取精简的规则,从而确定神经网络中的神经元个数,简化神经网络的拓扑结构,提高系统的速度.最后通过仿真研究表明该方法能有效地改善神经网络训练时间较长的缺点.
关键词：神经网络粗糙集规则获取
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
资助基金：教育部高校行动计划智能科学与技术项目(2004XD-03)
论文发表日期：2008-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 41-43 )
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