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本文通过研究关联规则系统的特性，建立了一种解决关联规则系统问题的人工神经网络模型，即一种多层前馈网络的学习策略，并对多层前馈网络学习方法做了详细论述，着重就输入链的强化与弱化、新链搭建、目标差异学习法进行分析。在本文后部分给出了实验数据与实验数据分析结论。
一种多层前馈网络的学习策略
【摘 要】
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本文通过研究关联规则系统的特性，建立了一种解决关联规则系统问题的人工神经网络模型，即一种多层前馈网络的学习策略，并对多层前馈网络学习方法做了详细论述，着重就输入链的强化
【机 构】
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乐山师范学院计算机科学系
【出 处】
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乐山师范学院学报
【发表日期】
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2006年12期
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