基于粗糙集理论和三层前馈BP网络的分类模型

摘要

本文提出了一种将粗糙集理论作为神经网络的预处理系统、两者共同构成一个分类系统的分类模型.利用粗糙集方法删除冗余属性、简化训练数据集,从而减小神经网络构成系统的复杂性,也减小网络训练时间;用神经网络作为后置的分类系统,可以提高整个系统的容错和抗干扰能力.