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属性值等价问题是所有文本分类、信息检索以及数据挖掘的核心和基本问题，本文结合了粗糙集理论对于非精确数据的处理能力和神经网络的分类机制，提出解决Rough属性值语义等价问题(Attribute Value Rough Equality，简称AVRE)的Hopfield神经网络模型(HopfleldNeural Network Model to Resolve AVER，简称AVER-HNNM)，文章给出了能量函数和学习算法;还给出了仿真算例以进一步解释说明该模型的思想和工作原理;
并从鲁棒性和稳定性两方面对AVER-HNNM模型给出必要的分析，与传统的方法进行多方面比较，最后得出结论。