【摘 要】
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本文首先介绍了神经网络、模糊集和粗糙集的一些基础知识和当前的发展情况。在第二章里重点讲述了基于依赖度的属性的约简算法,该算法实质上是基于粗糙集中知识约简的。该算
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本文首先介绍了神经网络、模糊集和粗糙集的一些基础知识和当前的发展情况。在第二章里重点讲述了基于依赖度的属性的约简算法,该算法实质上是基于粗糙集中知识约简的。该算法较之以前的算法有明显改进。第三章和第四章分别讨论了用粗糙集的知识来构造粗糙神经网络和模糊神经网络,这些网络在解决数学问题上各自有自己的优势。在第五章里,笔者将粗糙神经网络和模糊神经网络融合到一起,取它们各自的优势构造一种新的神经网络,这种网络结构简单,并且处理能力也比较强。文章最后以一些笔者认为值得研究的问题结束。
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