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摘要:该文首先利用神经网络对数据进行离散化处理,然后在竞争型神经网络中引入阈值学习,提出了基于属性决策和竞争型神经网络的聚类方法,解决了该类网络在训练过程中遇到“死”点时训练误差偏大的问题,最后把本文提出的算法应用到对河南省抽取的土壤样本的聚类分析,并取得了较好的聚类效果。
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