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基于神经网络的分类算法的改进

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摘要

大多分类问题由于各特征之间存在交互性等不确定性问题,使一般的神经网络分类算法难以取得好的分类效果.该文通过构造新特征,优化了神经网络的输入,并给出一个优化的基于神经网络的分类算法.文章还引入了分类问题的离散度的概念.并结合实例进行分析.

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来源
《计算机工程与应用》|2002年第5期|71-73|共3页
作者
杨林; 富元斋; 黄立平;
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作者单位

山东科技大学经济与管理学院,济南250031,同济大学经济与管理学院,上海200092;

山东科技大学经济与管理学院,济南250031,同济大学经济与管理学院,上海200092;

山东科技大学经济与管理学院,济南250031,同济大学经济与管理学院,上海200092;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
数据挖掘特征构造神经网络离散度决策树;
入库时间 2023-07-24 17:05:38

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