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为了补偿神经网络的黑箱特性并提高其工作性能，将粗糙集理论同神经网络结合起来，提出一种基于粗糙集的神经网络体系结构．首先，利用粗糙集理论对神经网络初始化参数的选择和确定进行指导，赋予各参数相关的物理意义；然后，以系统输出误差最小化为目标对粗糙神经网络进行训练，使其满足性能要求．实验结果表明，粗糙神经网络能较好地完成数据挖掘任务，并能获得较高的分类精度．