基于粗糙集的交叉覆盖算法

本文在其他文献建立的前向神经网络交叉覆盖算法的基础上，提出一种数据预处理方法——应用粗糙集的方法提取保持信息完整的最小属性集；对样本数据进行纵向约筒后，再用交叉覆盖算法进行分类识别。实验的结果表明，在类似情况下这种结合方法可以提高运行速度，减少数据的存储空间，识别率却没有明显下降。