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提出了一种基于粗集理论和神经网络结合的数据融合方法.利用粗集对输入信息进行约简,剔除冗余信息,简化了神经网络模型,提高了训练速度,进而提高整个融合系统的速度.并通过仿真实验证明了它的可行性.
基于粗集理论和神经网络的数据融合
【摘 要】
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提出了一种基于粗集理论和神经网络结合的数据融合方法.利用粗集对输入信息进行约简,剔除冗余信息,简化了神经网络模型,提高了训练速度,进而提高整个融合系统的速度.并通过仿
【机 构】
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燕山大学电气工程学院
【出 处】
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计量技术
【发表日期】
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2004年7期
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