[发明专利]一种粗集优化神经网络的数据挖掘方法无效
| 申请号： | 201010294823.1 | 申请日： | 2010-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN101963983A | 公开（公告）日： | 2011-02-02 |
| 发明（设计）人： | 李星 | 申请（专利权）人： | 江苏瑞蚨通软件科技有限公司(中外合资) |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06N3/02 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 212002 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种粗集优化神经网络的数据挖掘方法，其特征在于：包括以下步骤：a、对样本数据进行分析，根据己知的领域知识形成一个初始的连续属性决策表；b、采用离散方法对连续属性进行离散化以形成离散属性决策表；c、对离散属性决策表进行约简；d、利用神经网络对数据进行训练。本发明可减少网络学习所需数据量，进一步提高了应用粗集和神经网络对大型实际数据库进行挖掘时的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 优化 神经网络 数据 挖掘 方法 | ||
【主权项】：
一种粗集优化神经网络的数据挖掘方法，其特征在于：包括以下步骤：a、对样本数据进行分析，根据己知的领域知识形成一个初始的连续属性决策表；b、采用离散方法对连续属性进行离散化以形成离散属性决策表；c、对离散属性决策表进行约简；d、利用神经网络对数据进行训练、挖掘。
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