期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
模糊粗糙神经网络特征选择方法研究
被引量:
1
1
作者
赵军阳
张志利
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2009年第11期2282-2285,共4页
实际采集的数据中往往存在模糊不确定性和粗糙不确定性,为全面度量数据的不确定性,引入了模糊粗糙集中的模糊粗糙隶属函数概念,并结合容错能力较强的神经网络设计了一种新的模糊粗糙神经网络.该网络不仅训练速度快,且具有较好的分类效果...
实际采集的数据中往往存在模糊不确定性和粗糙不确定性,为全面度量数据的不确定性,引入了模糊粗糙集中的模糊粗糙隶属函数概念,并结合容错能力较强的神经网络设计了一种新的模糊粗糙神经网络.该网络不仅训练速度快,且具有较好的分类效果.利用该网络设计了一种新的特征选择算法,根据精度下降指标对输入节点进行结构修剪,实现最优特征子集的搜索.通过UC I数据集实验,并与RBF网络选择结果进行比较,表明该算法具有精度高、速度快、泛化性能好等优点,是有效的.
展开更多
关键词
模糊粗糙隶属函数
模糊
粗糙
神经网络
特征选择
径向基神经网络
模糊
粗糙
集
下载PDF
职称材料
基于模糊-粗糙集的文本分类方法
被引量:
8
2
作者
付雪峰
王明文
《华南理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第z1期73-76,共4页
在文本分类过程中,类别之间的重叠以及标志类别属性的不足会导致类别的边界之间出现模糊不确定性和粗糙不确定性,而传统的k-近邻方法无法解决这一问题;同时,在传统的k-近邻方法以及其他一些改进的k-近邻方法中,最优七值的选取需要通过...
在文本分类过程中,类别之间的重叠以及标志类别属性的不足会导致类别的边界之间出现模糊不确定性和粗糙不确定性,而传统的k-近邻方法无法解决这一问题;同时,在传统的k-近邻方法以及其他一些改进的k-近邻方法中,最优七值的选取需要通过训练得到.文中借助模糊-粗糙集理论来改进传统的k-近邻方法,并使用基于距离的邻城空间,以不经训练地确定适宜每个待分类文本的k-值,最后将所提方法和其他一些k-近邻方法进行了实验比较,结果表明模糊-粗糙集方法能够在一定程度上提高分类的精度和召回率.
展开更多
关键词
模糊
-
粗糙
集
模糊
-
粗糙
隶属
函数
k-近邻方法
文本分类
邻域空间
下载PDF
职称材料
题名
模糊粗糙神经网络特征选择方法研究
被引量:
1
1
作者
赵军阳
张志利
机构
第二炮兵工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2009年第11期2282-2285,共4页
基金
军队科研项目资助
文摘
实际采集的数据中往往存在模糊不确定性和粗糙不确定性,为全面度量数据的不确定性,引入了模糊粗糙集中的模糊粗糙隶属函数概念,并结合容错能力较强的神经网络设计了一种新的模糊粗糙神经网络.该网络不仅训练速度快,且具有较好的分类效果.利用该网络设计了一种新的特征选择算法,根据精度下降指标对输入节点进行结构修剪,实现最优特征子集的搜索.通过UC I数据集实验,并与RBF网络选择结果进行比较,表明该算法具有精度高、速度快、泛化性能好等优点,是有效的.
关键词
模糊粗糙隶属函数
模糊
粗糙
神经网络
特征选择
径向基神经网络
模糊
粗糙
集
Keywords
fuzzy-rough membership function
fuzzy-rough neural network
feature selection
RBF neural network
fuzzy-rough set
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于模糊-粗糙集的文本分类方法
被引量:
8
2
作者
付雪峰
王明文
机构
江西师范大学计算机信息工程学院
出处
《华南理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第z1期73-76,共4页
文摘
在文本分类过程中,类别之间的重叠以及标志类别属性的不足会导致类别的边界之间出现模糊不确定性和粗糙不确定性,而传统的k-近邻方法无法解决这一问题;同时,在传统的k-近邻方法以及其他一些改进的k-近邻方法中,最优七值的选取需要通过训练得到.文中借助模糊-粗糙集理论来改进传统的k-近邻方法,并使用基于距离的邻城空间,以不经训练地确定适宜每个待分类文本的k-值,最后将所提方法和其他一些k-近邻方法进行了实验比较,结果表明模糊-粗糙集方法能够在一定程度上提高分类的精度和召回率.
关键词
模糊
-
粗糙
集
模糊
-
粗糙
隶属
函数
k-近邻方法
文本分类
邻域空间
Keywords
fuzzy-rough set
fuzzy-rough membership function
k-nearest neighbor method
text categorization
neighbor space
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
模糊粗糙神经网络特征选择方法研究
赵军阳
张志利
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2009
1
下载PDF
职称材料
2
基于模糊-粗糙集的文本分类方法
付雪峰
王明文
《华南理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
8
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部