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提出了一种基于粗糙集理论的神经网络，它由传统神经元和粗糙神经元构成.粗糙神经元包含一对传统的神经元，即将数据中的上边界和下边界的作为网络的输入或输出值.当网络的输入和输出不是单值数据而是一个数据集合时，经典的神经网络建立的预测模型的输出就会产生较大的误差，而基于粗糙理论的神经网络则可以很好地解决这个问题，最后对基于粗糙理论的网络进行性能评估.