基于粗集理论的神经网络

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。