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用动态层次聚类算法改进粗糙集-神经网络建模过程
1
作者
余启刚
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第z1期21-24,共4页
用动态层次聚类算法取代原先用于粗糙集-神经网络建模方法中的模糊-C-mean一般聚类算法,统一处理粗糙集理论中的离散与连续属性.从而使性能卓越的粗糙集-神经网络模型的应用范围得到了极大的拓展,使之具有了普遍性意义.
关键词
动态层次聚类算法
粗糙集-神经网络模型
连续与离散属性
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职称材料
题名
用动态层次聚类算法改进粗糙集-神经网络建模过程
1
作者
余启刚
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第z1期21-24,共4页
文摘
用动态层次聚类算法取代原先用于粗糙集-神经网络建模方法中的模糊-C-mean一般聚类算法,统一处理粗糙集理论中的离散与连续属性.从而使性能卓越的粗糙集-神经网络模型的应用范围得到了极大的拓展,使之具有了普遍性意义.
关键词
动态层次聚类算法
粗糙集-神经网络模型
连续与离散属性
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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1
用动态层次聚类算法改进粗糙集-神经网络建模过程
余启刚
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002
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