期刊论文

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计算机工程与应用

1002-8331

2006

42

16

167-170

10.3321/j.issn:1002-8331.2006.16.053

国家自然科学基金资助项目（编号：10471036） 湖南省教育厅青年基金资助项目（编号：058055）

本校为其他机构

首先分析了粗糙集理论和神经网络这两种理论的特点厦其互补性，然后提出了一种构造组合分类器的新方法C3RST。新方法包括两个步骤，先对训练数据集进行约简，以此确定单个神经网络分类器的结构以及在组合分类器中要包含的分类器数目；然后将这些分类器组合起来，组合过程中各单个分类器的权值由粗糙集理论中的基本概念——属性重要性来决定。最后，在一些标准数据集上做实验验证C3RST的分类性能，结果表明谊方法是有效的。

The characteristics of rough set theory and neural networks and the compementarity of these two theories are studied firstly in this paper,then it puts forward a method of constructing an combined classifier based on rough set theory（C3RST）.This novel method includes two stages,in the first stage reduction algorithms are performed to determining the structure of each individual classifier and the amount of classifiers in ensemble.These multiple classifiers are combined in the second stage,by the weight of each classifier is valued based on at...