基于模糊神经网的决策树生成

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数据挖掘技术能从大量数据中挖掘和发现有价值和隐含的知识 ,因而得到广泛的研究和应用。提出了一种基于五层模糊神经网络的决策树生成方法 :首先运用五层模糊神经网络学习变量间的模糊映射关系 ,然后从中生成模糊决策树。这种方法利用了五层模糊神经网络学习后的模糊映射强度 ,并能实现模糊决策树的剪枝优化 ,提高了算法的正确率和效率。 Data mining technology can discover and discover valuable and implicit knowledge from a large amount of data, so it has been widely studied and applied. A five-layer fuzzy neural network based decision tree generation method is proposed. Firstly, a five-layer fuzzy neural network is used to learn the fuzzy mapping relationship between variables, and then a fuzzy decision tree is generated. This method makes use of the fuzzy mapping intensity after five-layer fuzzy neural network learning, and can achieve the pruning optimization of the fuzzy decision tree, which improves the accuracy and efficiency of the algorithm.
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