粗糙集BP神经网络在高校贫困生认定中的应用

发布时间：2018-06-13 02:47

  本文选题：粗糙集 + 神经网络　； 参考：《煤炭技术》2012年06期

【摘要】：研究高校贫困生的认定问题,构建了基于粗糙集的BP神经网络模型。该模型首先应用基于Pawlak属性重要度的属性约简算法得到认定学生贫困的重要属性,降低决策表的维数,然后将降维后的数据送入BP神经网络进行学习和训练,最后采用训练好的的网络对测试样本进行检验。
[Abstract]:This paper studies the identification of poor college students and constructs a BP neural network model based on rough set. In this model, firstly, the attribute reduction algorithm based on Pawlak attribute importance is used to obtain the important attribute of identifying students' poverty, and then the dimension of decision table is reduced, then the reduced dimension data is sent to BP neural network for learning and training. Finally, the trained network is used to test the test samples.
【作者单位】： 齐齐哈尔大学;
【基金】：黑龙江省自然科学基金(A201014)
【分类号】：G647;TP183

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2012339