摘要：本文提出了一种基于粗集理论和神经网络的数据挖掘新方法.首先利用粗集理论对原始数据进行一致性属性约简,然后使用神经网络对数据进行学习和预测,并同时完成属性的不一致约简,最后再由粗集对神经网络中的知识进行规则抽取.该方法充分融合了粗集理论强大的属性约简、规则生成能力和神经网络优良的分类、容错能力.实验表明,该方法快速有效,生成规则简单准确,具有良好的鲁棒性.http://www.cqvip.com//QK/95888X/200206/7168501.html

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