论文部分内容阅读
文章在分析粗糙集和神经网络各自优势和存在问题的基础上，设计了一种将两者综合集成的新方法。该方法利用粗糙集对神经网络待处理的数据进行属性约简，借此来简化神经网络结构，然后利用三层BP神经网络建立陶瓷原料分类模型。实验结果表明，粗糙集神经网络方法用于陶瓷原料分类是可行的和有效的，有助于对陶瓷原料的选取，有一定的理论意义和实际应用价值。