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本文提出一种运用遗传策略粒子群优化的粗糙集神经网络的崩塌落石风险评估智能方法。首先利用基于邻域粗糙集模型的属性约简方法对样本数据进行属性约简，然后采用遗传策略对粒子群优化算法进行改良,用该改良后的优化方法替代传统BP算法来训练神经网络的权值和阚值，再用训练好的神经网络对崩塌落石风险进行评估。仿真结果表明：该方法降低了神经网络结构的复杂性，减少了网络训练时间，提高了预测精度。