基于粗集的多层分类器的设计与实现

文章提出在多层分类器中使用粗集理论来进行网络的设计,由于粗集理论有强大的数值分析能力,而多层分类器具有准确的逼近收敛能力和较高的精度,所以通过两者的结合,可以得到一种可理解性好、计算简单、收敛速度快的新型多层分类器模型。首先利用粗集理论来提取原始的领域知识,然后通过计算决策表的相对约简来产生规则,这些规则的依赖性因子被设为多层分类器的初始连接权值,这些权值在训练学习中得到改进。文章最后给出了一个决策表的实例来进一步验证了该方法的高效性和正确性。