【摘 要】
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神经网络在数据挖掘分类算法中具有很好的应用前景,但当挖掘对象为多维的海量数据时,神经网络的输入增多,网络的复杂度增加,从而导致分类时间过长而不适用.利用小波变换分析,
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神经网络在数据挖掘分类算法中具有很好的应用前景,但当挖掘对象为多维的海量数据时,神经网络的输入增多,网络的复杂度增加,从而导致分类时间过长而不适用.利用小波变换分析,对多维数据按照各维进行小波变换预处理,从中提取特征信息作为神经网络的输入,并采用径向基函数网络利用其收敛速度快的特点对数据进行分类.仿真结果表明,在保证分类精度的基础上,经小波预处理的神经网络分类大大地减少了时间和空间的复杂度,在数据挖掘中具有很好的应用前景.
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