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数据挖掘中BPN与PNN分类的对比研究
【摘要】 分类问题是数据挖掘中的一个重要问题。尽管神经网络是一种高精度的分类器,但是由于神经网络模型众多,在分类预测时如何选择合适的模型,还没有一个普遍的原则。文章对后传播神经网络(BPN)和概率神经网络(PNN)在数据挖掘分类中的应用进行了对比研究,并利用这两种模型对高校研究生信息进行了分类挖掘。仿真结果证明,PNN模型在分类预测上优于BPN模型,而且其分类速度快、正确率高、测试结果稳定。
【基金】 湖北省自然科学基金项目(2003ABA043);湖北省人文与社科开放基金项目(2004B0011)
- 【文献出处】 计算机时代 ,Computer Era , 编辑部邮箱 ,2006年09期
- 【分类号】TP311.13
- 【被引频次】1
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