基于RBF网络的粗糙集属性约简策略
崔明义
耿向平
1.河南财经学院,计算机科学系,郑州,4500022.河南财经学院,计算机科学系,郑州,450002
摘要：粗糙集理论被广泛应用于人工智能、模式识别、数据挖掘和知识发现等领域.而对象的属性约简是是粗糙集理论中的重要问题之一.由于属性约简计算量较大,影响了的粗糙集的实际应用.本文用RBF神经网络高效和OLS对称性的特点,研究粗糙集属性的约简,解决了属性约简的难题,完成了算法的实现,取得了较好的效果.
关键词：粗糙集属性约简RBF网络算法
分类号：TP301(计算技术、计算机技术)
资助基金：河南省自然科学基金(0411013800;0411014500)河南省高校杰出科研创新人才工程项目(2004KYCX014)
论文发表日期：2006-01-01
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：4( 23-26 )
英文信息