文献类型： 中文期刊
作者： 支天云 1 ; 陈晓冬 1 ;
作者机构： 1.山西大学继续教育学院;山西省农业科学院
关键词： 粗糙集;LVQ神经网络;学位评审;差别矩阵
期刊名称： 山西大学学报(自然科学版)
ISSN： 0253-2395
年卷期： 2018 年 04 期
页码： 718-726
收录情况： 北大核心 ; CSCD
摘要： 在定性分析的基础上,提取影响成人高校毕业生学位评审的12个指标,并利用粗糙集理论与LVQ神经网络的各自优势,构建了一个粗糙集-LVQ神经网络成人高校毕业生学位评审预测模型。粗糙集作为前置系统,在分类能力不变的前提下对属性进行约简,得到两个属性个数均为7的最小条件属性约简集,利用LVQ神经网络进行分类处理。实证分析中,该模型对两个最小条件属性约简集进行择优选择,并对胜选的属性约简训练样本与全部属性训练样本的分类能力进行对比,最后,利用该模型与LVQ进行了相关参数比较。结果表明,文章构建的粗糙集-LVQ预测模型与LVQ网络相比,输入矢量减少了42%,运行效率提高了75%,准确识别率提高了14.4%。
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