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基于粗糙集的粒计算与神经网络的融合研究的中期

报告

中期报告

一、研究背景及意义

随着信息技术的快速发展，数据量不断增大，数据类型也越来越多，

数据挖掘在日常生活和工作中的应用也变得越来越广泛。在数据挖掘中，

涉及到多种算法和方法，在不同情况下，不同的算法被用来处理不同类

型的数据。其中基于粗糙集的粒计算和神经网络都是当前常用的算法之

一。

基于粗糙集的粒计算是一种特殊的精细化数据处理技术。它将原始

数据集通过粉碎、筛选等处理方式，将数据转化为由若干颗粒所组成的

形式，从而减少数据处理的复杂度和难度。同时，粒计算在特征选择、

分类和模式识别等方面具有较高的应用价值。

神经网络是一种模仿生物神经系统工作的数学模型，其学习能力和

自适应能力强，在分类、识别和预测等方面显示出色的性能。神经网络

在图像识别、自然语言处理、语音识别等方面有着广泛的应用。

本次研究旨在探究基于粗糙集的粒计算和神经网络在数据挖掘中的

优势，研究如何将两者结合使用，以期在特征选择、分类和预测等方面

能够更好地处理数据。

二、研究内容和进展

目前，本研究已经完成了以下工作：

1.对基于粗糙集的粒计算和神经网络的算法原理进行了深入学习和

研究，了解了各自的优缺点，以及如何将两者结合使用；

2.收集了大量的数据集并进行了预处理，用于后续的特征选择、分

类和预测；

3.提出了一种基于信息熵的特征选择算法，通过计算数据集中特征

的信息熵，选出对分类有重要影响的特征，减少了数据维度并提高了分

类效果；

4.实现了一个基于Python的粗糙集和神经网络算法库，包括以下功

能：

-粗糙集算法库，包括基于约简的分类算法和基于直接分类的分类算

法；

-神经网络算法库，包括多层感知器模型、径向基函数模型和自适应

神经模糊推理系统等；

-特征选择算法库，包括基于信息熵的算法和基于相关系数的算法。

5.进行了一定量的实验和测试，通过对比不同算法和方法的效果，

评估提出的粗糙集和神经网络的融合算法的效果，并进行了分析和总结。

三、下一步工作计划

接下来，本研究将完成以下工作：

1.完善并优化算法库，增加对数据预处理、特征构造等方面的支持；

2.扩大实验规模，测试算法库的稳定性和可扩展性，同时评估算法

库的实用价值；

3.开展深度学习和强化学习等方面的研究，探索粗糙集和神经网络

的融合在这些领域中的应用；

4.编写完整论文，对研究内容和成果进行总结。

四、参考文献

1.PawlakZ.Roughsets[J].Internationaljournalofcomputer

informationsciences,1982,11(5):341-356.

2.RosenblattF.ThePerceptron:AProbabilisticModelfor

InformationStorageandOrganizationintheBrain[J].Psychological

Review,1958,65(6):386-408.

3.李瑞,吕景臣,田凤霞.神经网络模糊推理系统——理论及应用[M].

机械工业出版社,2003.

4.Y.Chen,Q.Li,S.Xu.AnImprovedRoughSetAlgorithmBased

onCorrelationCoefficient[C]//InternationalConferenceonComputer,

IntelligentComputingandEducationTechnology.AtlantisPress,2020:

474-480.