一种融合粗集理论和神经网络的分类数据挖掘算法

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摘要：分类是一种重要的数据分析技术,可以用于提取描述重要数据类的模型和预测未来的数据趋势.本文提出了一种新的粗集理论和神经网络融合的分类方法.不同以往的组合方法,在该方法中粗集理论是挖掘分类知识的主体,最终的分类规则由粗集方法从约简后的决策表中得到,神经网络只是作为一种辅助工具,用来对决策表进行属性约简,并通过删除网络不能分类的数据来对决策表中的噪声进行过滤.与以往方法相比,该方法在保留神经网络高鲁棒性的同时避免了从神经网络中抽取规则的困难.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/87707A/200502/20491843.html

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关键词：数据挖掘算法 神经网络 数据挖掘 分类数据 神经网 粗集 神经网络 属性约简 规则抽取 神经网络融合