基于粗集-神经网络模型的目标识别方法研究

摘要

为了克服传统目标识别方法的缺点,建立了一种基于粗集理论和神经网络结合的粗集-神经网络模型.利用粗集对输入信息进行约简,剔除冗余信息,简化了生成规则和神经网络模型结构,提高了网络训练速度和运行速度,并通过仿真实验证明了该混合模型的可行性.