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1、華中師范大學(xué)碩士學(xué)位論文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的屬性選擇研究姓名：頓煜卿申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：計算機應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：陳利20090501⑨碩士學(xué)位論文MASTER‘STHESISAbstractDataminingisatechnologywhichcanabstractusefulinformationfromlargescaledatasetdatapreprocessingisanimportantlinkofdataminingp
2、rocess，especiallyin11ighdimensionaldataminingUsuallythedatausedfordataanalysismaycontainhundredsoffeatures，andmanyofthem剮℃notrelevanttodataminingThereforeitisparticularlyimportanttofindouttheminiHlulnsetoffeaturestoeffec
3、tivelyimprovetheefficiencyofdataminingTherearemanydataminingtoolsofclassificationoneofwhichisneuralnetworks，andBPneuralnetworksusedindataminingofclassificationmostcommonlyHowevertherearemanydefectsexistinthemethodsofneur
4、alnetworksfeatureselectionbecausetheefficiencyoflearningalgorithmofneuralnetworksisnottoohighitselfandifweadoptthetotalfeaturesofdatasettotrainaneuralnetworks，thescaleofthenetworkwillbeverylarge，theinformationofthenetwor
5、kwillbeveryhuge，thestudyingandpredictingefficiencyofthenetworkwillbebadInordertoovercomethedeficienciesofneuralnetworksfeatureselection，weneedtoproposeanewapproachtoimprovetheexistingmethodsAnimprovedneuralnetworksfeatur
6、esselectionmethodispresentedinthepaperitcombinestheadvantagesofWrappermodelandFiltermodel，andthisapproachCanimprovethedefectsofBPneuralnetworks，whichspeedupthepredictionefficiencyofBPneuralnetworksandenhancesthepredictio
7、naccuracyofnetworksItrankstheinitialfeaturessetbyusingthemethodofsensitivityanalysis，andthenweremovesthesecondaryfeaturesaccordingtothefeaturesrankingresultstocomparetheaccuracyofBPneuralnetworkpredictionandclassificatio
8、nbetweenbeforeandafterremovingthesecondaryfeatures，atlastwecangettheminimumsetoffeaturesetbymakingacomparisonofthepredictionindifferentsituationsThesimulationresultswhichbasedontheMATLABtoolshowtheefficiencyofthisapproac
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