| 二进制粒神经网络及其在分类中的应用 |
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| 引用本文： | 谢珺,陈泽华,谢克明.二进制粒神经网络及其在分类中的应用[J].太原理工大学学报,2009,40(4). |
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| 作者姓名： | 谢珺 陈泽华 谢克明 |
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| 作者单位： | 太原理工大学,信息工程学院,山西,太原,030024 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，山西省留学回国人员科研启动基金，山西省青年科学基金 |
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| 摘 要： | 为了提高分类器的正确识别率并降低特征选择的时间复杂度, 提出二进制粒神经网络框架.在该框架下,提出一种二进制粒神经网络分类算法.该算法通过二进制粒矩阵将特征空间进行最优约简,并利用基于BP的学习算法实现分类;将该算法在UCI数据集上进行测试,并与BP神经网络分类算法进行比较.仿真实验表明,二进制粒神经网络分类算法比BP神经网络分类算法分类正确率更高,泛化能力更强,是一种有效可行的分类算法.
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| 关 键 词： | 粒计算 神经网络 分类器 最优约简 |
Binary Granular Neural Network and Its Application in Classification |
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| XIE Jun,CHEN Ze-hua,XIE Ke-ming.Binary Granular Neural Network and Its Application in Classification[J].Journal of Taiyuan University of Technology,2009,40(4). |
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| Authors: | XIE Jun CHEN Ze-hua XIE Ke-ming |
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