粗糙集理论改进的RBF神经网络

资 源 简 介

粗糙集理论改进的RBF神经网络

详 情 说 明

粗糙集理论改进的RBF神经网络是一种结合了粗糙集数据挖掘能力和RBF神经网络非线性建模优势的智能算法。这种方法主要通过以下三个方面提升传统RBF网络的性能：

首先利用粗糙集理论中的属性约简技术，可以有效识别输入特征中的冗余信息，自动筛选出对分类或预测任务最关键的属性变量。这一步骤显著降低了数据维度，为后续神经网络训练提供了更纯净的特征输入。

其次，粗糙集的核心理念是处理不精确、不确定的知识表达，这与RBF神经网络面对噪声数据时的需求高度契合。通过引入粗糙集的上近似和下近似概念，可以优化RBF网络的隐层结构设计，使网络对边界样本的处理更具鲁棒性。

最后，结合粗糙集的知识粒化方法，可以智能确定RBF神经网络中径向基函数的中心点和宽度参数，避免传统方法依赖经验设置的局限性。这种数据驱动的参数确定方式使网络具有更强的自适应能力，特别适合处理复杂工业过程中具有不确定性的建模问题。