| 一种两阶段的神经网络属性选择方法 |
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| 引用本文： | 王继成,黄源,武港山,张福炎. 一种两阶段的神经网络属性选择方法[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2003, 0(1) |
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| 作者姓名： | 王继成 黄源 武港山 张福炎 |
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| 作者单位： | 南京大学软件新技术国家重点实验室，南京大学计算机科学与技术系 江苏南京210093，江苏南京210093 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(60073030) |
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| 摘 要： | 神经网络的输入属性选择一直是一个比较困难的问题.由于神经网络反复训练的时间复杂度,Wrap-per方法是不适用的,而单纯使用Filter方法也难以获得很好的分类精度.文中提出了一种两阶段的神经网络属性选择方法,以综合Filter和Wrapper两类方法的优势.该方法首先采用基于不一致率的遗传算法GFSIC来删除属性集合中的无关属性,然后采用基于敏感性度量的属性选择算法SBFCV来删除冗余和无用的属性.研究和实验结果表明,该方法可以有效地删除原始数据中的无关和冗余属性,增强神经网络的泛化能力.
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| 关 键 词： | 属性选择 神经网络 过滤器方法 包装器方法 遗传算法 |
A TWO-PHASE METHOD OF NEURAL NETWORK FEATURE SELECTION |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | feature selection neural network Filter Wrapper genetic algorithm |
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