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．

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