本文選題：粗糙集 + 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《煤炭技術(shù)》2012年06期

【摘要】：研究高校貧困生的認定問題,構(gòu)建了基于粗糙集的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該模型首先應(yīng)用基于Pawlak屬性重要度的屬性約簡算法得到認定學生貧困的重要屬性,降低決策表的維數(shù),然后將降維后的數(shù)據(jù)送入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行學習和訓練,最后采用訓練好的的網(wǎng)絡(luò)對測試樣本進行檢驗。
[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.
【作者單位】： 齊齊哈爾大學;
【基金】：黑龍江省自然科學基金(A201014)
【分類號】：G647;TP183

【參考文獻】

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本文編號：2012340