神经粗糙模型的贝叶斯方法

本文提出了一种基于多层感知机和粗糙集的神经粗糙模型。该神经粗糙模型随后被用于根据人口统计数据对 HIV 风险进行建模。该模型采用贝叶斯框架构建，并使用蒙特卡洛方法和 Metropolis 准则进行训练。当测试该模型以根据人口统计数据估计 HIV 感染风险时，发现其准确率为 62%。所提出的模型能够结合贝叶斯 MLP 模型的准确性和贝叶斯粗糙集模型的透明性。