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为了防止小麦籽粒因意外或者故意污染而导致品种认定过程中出现错误判断,急需选育出优质、高产、专用的小麦籽粒品种。将粗糙集和双隐层BP神经网络有效结合,数据经过预处理和属性约简剔除冗余信息,通过神经网络计算提高小麦籽粒品种分类准确度,提出利用粗糙集和双隐层BP神经网络的小麦籽粒品种分类方法。首先,用K-means算法对连续型数值样本聚类离散化,提取知识形成决策表;其次,基于条件信息熵的启发式属性约简算法,处理冗余属性简化决策表,获得更加高效的决策规则;最后,将约简后的最小属性集当作BP神经网络的输入样本