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大多分类问题由于各特征之间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】
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大多分类问题由于各特征之间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
【机 构】
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同济大学经济与管理学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2002年5期
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