IMPROVING THE CLASSIFICATION ABILITY OF NEURAL NETWORKS USING EXPONENTIAL SMEARING ON CLUSTERED DATA

机译：利用聚类数据的指数测量提高神经网络的分类能力

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A common problem in using neural networks for classification purposes is the complex nature of the data, which may be of high dimensionality and have convoluted and overlapping classes which are unknown to the user. As a consequence classification performance of the neural network suffers dramatically. This paper describes the development of a technique which improves the classification ability of neural

机译：使用神经网络进行分类的一个常见问题是数据的复杂性，它可能具有高维性，并且具有用户不知道的复杂的和重叠的类。结果，神经网络的分类性能急剧下降。本文描述了提高神经分类能力的技术的发展

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来源
《IASTED(the International Association of Science and Technology for Development) International Conference on Artificial and Computational Intelligence, Sep 25-27, 2002, Tokyo, Japan》|2002年|p.257-262|共6页
会议地点 Tokyo(JP)
作者
John MacIntyre; Alfredo Moscardini; Peter Phillips;
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作者单位

Centre for Adaptive Systems, School of Computing, Engineering Technology, University of Sunderland, St Peter's Campus, St Peter's Way, Sunderland, Tyne Wear, England, SR6 0DD;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类自动化技术、计算机技术;
关键词
neural networks; clustering; data pre-processing; classification;

机译：神经网络;集群数据预处理；分类;

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