基于粗糙集和神经网络的数据融合方法研究

在粗糙集和数据融合基本理论的基础上,研究基于粗糙集理论和神经网络相结合的数据融合方法。由于粗糙集理论能够有效地简化知识,降低特征的维数,将粗糙集理论和神经网络结合起来,利用基于信道容量的知识相对约简算法对输入信息进行简化,剔除冗余信息,从而缩减了神经网络的规模,提高网络的收敛性和融合系统的识别率,达到提高整个融合系统效率的目的。将改进后的融合系统与传统的神经网络融合的效率进行比较,通过实例说明了该方法的有效性。