基于神经网络技术解决数据泛化不均衡问题的方法

摘要

本申请公开了基于神经网络技术解决数据泛化不均衡问题的方法，包括：确定待分类的第一数据集和第二数据集，所述第一数据集与所述第二数据集具有微小差别；分别提取所述第一数据集和第二数据集的孤立点，所述孤立点在所述第一数据集和第二数据集中是少量的，是引起第一数据集与第二数据集具有变化的离异点；将所述第一数据集的孤立点与所述第二数据集的孤立点进行特征普遍化，分别形成第一数据集的第一特征点和第二数据集的第二特征点；采用神经网络算法根据所述第一数据集的第一特征点与所述第二数据集对应的第二特征点对所述第一数据集和第二数据集进行分类。通过采用被称为噪声点的孤立点作为特征点并以此分类，解决数据泛化不均衡的问题。