改进的小脑控制神经网络算法研究

来源 :计算机仿真 | 被引量 : 1次 | 上传用户：tian_mizhen

【摘要】

：

研究小脑控制器神经网络(CMAC)在模式识别中的应用问题。在算法优化过程中,针对模式识别中训练样本中存在着高维、大量冗余信息而传统CMAC不能够对输入信息空间维数降低,从而常导致CMAC网络训练速度慢、识别率低等问题。为了加快CMAC学习速度,提高识别率,提出一种基于粗糙集(RS)的CMAC模式识别方法(RS_CMAC)。利用粗糙集约简并删除训练样本中的冗余信息,降低样本的维数,从而优化网络的结构

【作者】

：

潘承恩

【机构】

：

杭州职业技术学院管理学院

【出处】

：

计算机仿真

【发表日期】

：

2011年07期

【关键词】

：

粗糙集神经网络模式识别约简 Rough sets Neural network Pattern recognition Attribute reducti

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