A New approach for optimal Selection of features for classification based on rough Sets, evolution and neural networks application to Handwritten Digits

Abstract

En el reconocimiento de números, uno de los desafíos es la alta dimensionalidad de los datos que afecta el rendimiento de los algoritmos. El reconocimiento de patrones permite establecer propiedades clave entre conjuntos de objetos. En este contexto, la teoría de conjuntos aproximados juega un papel importante al trabajar con el concepto de superreductos que son de hecho subconjuntos de atributos que preservan la capacidad de todo el conjunto de atributos para distinguir objetos que pertenecen a diferentes clases...