粗糙集和神经网络方法在数据挖掘中的应用

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摘要：提出了一种基于神经网络和粗集的数据挖掘新方法。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，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。

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关键词：数据挖掘 神经网络 粗糙集 神经网 属性约简 数据挖掘 粗集理论 神经网络 分类