基于粗糙集-神经网络的产业集群生命周期识别

摘要

将粗糙集理论与神经网络相结合,构建了基于粗糙集-径向基(RBF)神经网络集成的产业集群生命周期识别模型.该模型运用基于MDV(maximum discernibility value)函数与信息熵的模糊聚类算法进行连续属性离散化处理,采用粗糙集理论约简出重要指标体系,将训练样本输入RBF神经网络进行学习和训练,进而对检验样本的生命周期阶段进行判断.对我国138组产业集群样本数据的分析结果表明:基于MDV函数与信息熵的模糊聚类算法能够有效改善离散化效果,且该模型对检验样本的总体预测精度达到82.61%,从而证实了该识别模型的有效性和实用性.