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周林
作品数:
1
被引量:17
H指数:1
供职机构:
清华大学
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发文基金:
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
周玉
华北水利水电学院电力学院
朱安福
华北水利水电学院电力学院
钱旭
中国矿业大学北京机电与信息工程...
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钱旭
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周林
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华中科技大学...
年份
1篇
2012
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一种神经网络分类器样本数据选择方法
被引量:17
2012年
为了提高神经网络分类器的性能,提出一种基于阴影集的训练样本数据选择方法.在阴影集的基础上提出核数据和边界数据的概念.首先通过模糊C均值聚类(FCM)获取样本数据的最优模糊矩阵;然后诱导出相应的阴影集;样本数据结合阴影集构造核数据和边界数据;最后在核数据和边界数据中进行数据选择.利用该方法,结合Iris数据集分别对BP网络、LVQ网络和可拓神经网络(ENN)等分类器进行实验研究.结果表明:该方法能够保留典型的样本,减少训练样本数据的数量;利用该方法所选择的数据对神经网络分类器进行训练,保证了分类器的泛化能力,节约了训练时间,有效提高分类器的性能.
周玉
朱安福
周林
钱旭
关键词:
神经网络
分类器
数据选择
核数据
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