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基于粗集理论与神经网络技术规则提取的研究

Rules Extraction Based on Neural Networks and Rough Set Theory: A Survey

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【作者】 郑寒英游自英刘大中

【Author】 ZHENG Han-ying, YOU Zi-ying,LIU Da-zhong (College of Mathematics and Computer, Hebei University,Baoding 071002,China)

【机构】 河北大学数学与计算机学院河北大学数学与计算机学院 河北 保定 071002河北 保定 071002河北 保定 071002

【摘要】 为了从大量数据中获取有用的知识,提出了基于粗集与神经网络技术的数据挖掘方法。首先利用粗集理论消除冗余的属性,得到数据集的一些规则,然后利用这些规则构造神经网络,利用神经网络技术完善粗糙规则。文章就这一技术的研究方法作了综述,并提出了改进的粗集约简方法.

【Abstract】 In order to obtain useful knowledge from large database, an approach to data mining which integrates neural network and rough sets is presented. Present rough set to remove the redundant attribute and acquire a set of rough rule. Then the structure and model are designed according to these rules,and mend original rough rules. Here summarizes this theory, and presents an improved algorithm of attribute reduction . Finally, the paper puts forward a few of open question to be solved in the future studies.

【关键词】 粗集神经网络规则提取数据挖掘
【Key words】 rough setneural networkrules extractiondata mining
  • 【文献出处】 微机发展 ,Microcomputer Development , 编辑部邮箱 ,2003年S2期
  • 【分类号】TP183
  • 【被引频次】2
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