会议论文《基于粗糙集、神经网络和证据理论的融合识别方法》发表于第十四届全国信号处理学术年会。该文提出一种结合粗糙集、神经网络与证据理论的融合识别方法，旨在提高复杂环境下的识别准确率与鲁棒性。通过粗糙集进行特征约简，神经网络实现非线性分类，证据理论则用于多源信息的融合决策。实验结果表明，该方法在信号识别任务中具有良好的性能。
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