【摘 要】
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构造性学习（CML）算法训练分类器对有些样本会有“拒认状态”,构造性学习算法中对这一状况的处理使用就近原则,然而,这种方法无法体现数据之间的联系.为了能更好地体现数据间的
【基金项目】
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阜阳师范学院校级项目（2015FSKJ13）,阜阳师范学院信息工程学院院级项目（2015FXXZK01）
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构造性学习（CML）算法训练分类器对有些样本会有“拒认状态”,构造性学习算法中对这一状况的处理使用就近原则,然而,这种方法无法体现数据之间的联系.为了能更好地体现数据间的联系,提出了人脑分类机理的构造性学习方法（HB-CML）.在测试阶段,把测试样本、训练样本都考虑进来,利用人脑对数据的自动分类机理,对“拒认状态”样本进行分类标记.同时,选取UCI数据集进行实验.结果表明：与CML算法相比,该方法的分类更为有效.
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