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大多分类问题由于各特征之间存在交互性等不确定性问题,使一般的神经网络分类算法难以取得好的分类效果。该文通过构造新特征,优化了神经网络的输入,并给出一个优化的基于神经网络的分类算法。文章还引入了分类问题的离散度的概念。并结合实例进行分析。
基于神经网络的分类算法的改进
【摘 要】
：
大多分类问题由于各特征之间存在交互性等不确定性问题,使一般的神经网络分类算法难以取得好的分类效果。该文通过构造新特征,优化了神经网络的输入,并给出一个优化的基于神
【出 处】
：
计算机工程与应用
【发表日期】
：
2002年05期
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