【摘 要】
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基于数据挖掘的观点，本文在前人研究的基础上，对神经网络的分类、聚类功能及其规则抽取进行研究，取得了一些有价值的结果。 在神经网络分类器研究中，1)提出了一种确定BP网络分
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基于数据挖掘的观点，本文在前人研究的基础上，对神经网络的分类、聚类功能及其规则抽取进行研究，取得了一些有价值的结果。 在神经网络分类器研究中，1)提出了一种确定BP网络分类器初值的方法，用来提高BP网络的收敛速度，降低分类误差，避免局部极小问题。2)在FTART2的基础上，提出了一种快速自适应神经网络分类器FANNC。同时，对FANNC的容错性网络训练提出了一种有效的方法。3)提出了一种新的构造神经网络分类器集成的方法，理论分析及实验结果表明，其分类效果较好。 在神经网络的聚类功能研究中，1)在分析SOM算法存在问题的基础上，提出了一种模糊自组织映照网络(FSOM)算法，克服了传统SOM算法的不足。2)分析了基于LVQ的FCNN算法的局限性，并对其进行改进，结果表明，改进后的学习算法可以有效克服原有算法的不足并具有较高的收敛速度。 在神经网络规则抽取方法研究中，提出了一种从FANNC网络中抽取if-then规则的方法，试验结果表明，该方法能抽取可理解性好、预测精度高的if-then规则。
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