摘要
提出了一种基于神经网络对信息系统进行规则提取的新方法。首先用粗糙集对信息系统进行属性约简,然后把条件属性作为输入,决策属性作为最后输出对多层神经网络进行训练。由相关定理对神经网络的运行结果做了理论分析,并以分析结果作为规则提取的重要依据。实验结果验证了新算法的有效性。新算法与几种传统算法相比规则提取的准确率有很大的提高。
In this paper,a new method of extracting rules from information system by integrating rough sets and neural network is proposed.Rules are presented in the discretion domain.The experimental results show the algorithm is effective,and more efficiency than traditional algorithms.
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第29期180-183,共4页
Computer Engineering and Applications
基金
国家自然科学基金资助项目(编号:60372071)
辽宁省教育厅高等学校科学研究基金资助(编号:2004C031)
辽宁师范大学校基金资助
关键词
信息系统
规则提取
神经网络
粗糙集
information system, rule extraction, neural network, rough sets
