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文檔簡介
1、該文在分析了分類挖掘原理和技術(shù)的基礎(chǔ)上,根據(jù)分類挖掘?qū)ο蟮奶攸c(diǎn)以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘技術(shù)的特性,利用遺傳算法、多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差逆?zhèn)鞑ニ惴?如BP算法和共軛梯度算法,并結(jié)合類別可分離性判據(jù)理論,構(gòu)造了一個(gè)基于遺傳算法的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器模型.該模型利用該文提出的基于遺傳操作和類內(nèi)類間距離判據(jù)理論的特征選擇方法能夠有效地縮減特征空間的維數(shù),從而不僅充分發(fā)揮了多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算能力強(qiáng)和精度高等特點(diǎn),而且從整體上提高了該分類器的效率
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