集成粗集理论和神经网络技术进行数据挖掘是当前研究的一个重要分支。其集成方式主要有4种：利用约简减少网络输入节点、利用约简规则集构建网络、利用上下近似构建粗神经元以及利用约简简化网络隐层节点。论文分析了各自原理和优缺点，并指出进一步研究应注意的问题。

该文为一篇综述性文章，无作者自己的东西，如无新观点、新见解、新方法等；文献掌握的也不够，如参考国外的文献不多。