基于粗糙集和神经网络理论的规则提取算法

• 作者: 季厌浮 张绍兵
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 神经网络 规则提取 属性约筒
• 年，卷（期）: 2008,（27）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 145-147
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3045字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.27.046

摘要

提出了一种基于粗糙集和神经网络组合进行规则提取的方法.首先对初始数据集进行离散化,并利用粗糙集对决策表中的条件属性进行初步约简,然后利用神经网络对数据进行学习和预测,并通过删除网络不能分类的数据来对决策表中的噪声进行过滤,最后再由粗糙集值约简算法进行规则提取.实验表明,该方法相对于传统规则提取算法快速有效,在保留神经网络高鲁棒性的同时,避免了从神经网络中提取规则的困难.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	季厌浮	黑龙江科技学院电气与信息工程学院	31	116	6.0	9.0
2	张绍兵	黑龙江科技学院计算机与信息工程学院	30	157	7.0	11.0