基于粗决策树规则的神经网络隐含层确定

发布时间：2017-08-07 11:20

  本文关键词：基于粗决策树规则的神经网络隐含层确定

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【摘要】：针对神经网络隐含层确定的经验性,提出一种基于粗决策树的隐含层确定方法。利用粗糙集与决策树相结合提取出的规则来确定隐含层神经元的个数,为神经网络隐含层确定提供一种方法。并用汽车评估的实例进行验证,实验表明,这种确定方法是有效性。
【作者单位】： 华北理工大学理学院;
【关键词】： 神经网络 隐含层 规则 决策树 粗糙集
【基金】：河北省自然科学基金资助项目(F2014209086)
【分类号】：TP183
【正文快照】： 引言神经网络的隐含层的数目在一定程度上影响着神经网络的预测精度,而神经网络隐含层的数目选择是一个十分复杂的问题。张德贤等人[1]研究了基于模糊等价关系分析的神经元合理个数估计方法,利用估计方法确定隐含层神经元个数。焦斌等人[2]针对BP神经网络隐含层单元数难以确定

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本文编号：634407