【摘 要】
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覆盖算法是一种具有高分类准确度和强泛化能力的构造性神经网络分类算法。针对其选择覆盖中心的随意性，结合竞争性神经网络方法对覆盖算法进行改进，在覆盖学习之前进行预学习，选
【机 构】
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六安职业技术学院信息工程系,安徽大学计算机科学与技术学院
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覆盖算法是一种具有高分类准确度和强泛化能力的构造性神经网络分类算法。针对其选择覆盖中心的随意性，结合竞争性神经网络方法对覆盖算法进行改进，在覆盖学习之前进行预学习，选择最佳覆盖球形中心，来优化覆盖。通过标准UCI测试数据实验的比较，从分类的准确性和覆盖个数方面进行对比，得到改进的覆盖算法有很好的效果。
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