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RS理论在神经网络特征参数选取中的应用研究

林妍  申东日  马君杰  李红波  
【摘要】:针对原有特征提取方法存在的搜索速度慢和精确度不高等问题,将RS理论用于神经网络输入特征参数的选取.提出连续属性值离散化和从核出发的约简算法,并选取标准BP神经网络作为故障诊断模型.仿真实验证明RS 方法不仅简化了神经网络的结构,而且提高了神经网络的训练速度.

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