一种基于序列连接模型和二叉树模型的分类纠错方法

摘要

本发明涉及一种基于序列连接模型和二叉树模型的分类纠错方法，属于数据质量的研究范畴，涉及feed‑forward neural network，RNN，CART等技术领域，主要针对通信网络业务记录和业务通道记录，构建Replicator Neural Network+CART分类模型，采用BP优化方法进行模型训练，利用已经训练好的模型进行分类任务。本发明的优点：自动挑选训练数据，无需人工识别数据，自动发现异常数据进行真值推荐，减少人工的审核工作量，提升数据质量。