基于粗集和神经网络的建模方法研究

摘要

运用粗集理论的不可分辨关系和不可分辨类的概念和归约计算方法,对原始数据进行精简、概略,然后建立神经网络模型和确定各隐层节点之间的连接关系,使得网络从一开始就具有良好的拓扑结构。这种基于粗集理论的神经网络模型和学习算法具有学习速度快、容错能力强等特点。