基于粗集理论的神经网络

• 作者: 王玮 蔡莲红
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 粗糙集理论,粗糙神经网络
• 年，卷（期）: 2001,（5）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 65-67
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 3693字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2001.05.028

摘要

提出了一种基于粗糙集理论的神经网络，它由传统神经元和粗糙神经元构成.粗糙神经元包含一对传统的神经元，即将数据中的上边界和下边界的作为网络的输入或输出值.当网络的输入和输出不是单值数据而是一个数据集合时，经典的神经网络建立的预测模型的输出就会产生较大的误差，而基于粗糙理论的神经网络则可以很好地解决这个问题，最后对基于粗糙理论的网络进行性能评估.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡莲红	清华大学计算机科学技术系多媒体所	74	978	18.0	30.0
2	王玮	清华大学计算机科学技术系多媒体所	17	302	8.0	17.0