一種新的粗糙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造算法研究

摘要：將粗糙集理論同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來(lái)，提出了一種新的粗糙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造算法。該算法針對(duì)含有連續(xù)屬性的不一致決策表，采用整體離散化方法，對(duì)連續(xù)屬性離散化，并用離散后的結(jié)果作為輸入向量；然后利用粗糙集理論對(duì)不一致性決策表進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)，減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量；最后使用經(jīng)典數(shù)據(jù)對(duì)該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。結(jié)果表明本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和泛化能力，改善了網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)性能。

關(guān)鍵詞：粗糙集；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；分類算法；變精度粗糙集