【摘 要】
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神经网络在数据挖掘分类算法中具有良好的应用前景,但是当挖掘的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.该文利用一维
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神经网络在数据挖掘分类算法中具有良好的应用前景,但是当挖掘的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.该文利用一维小波变换分析,对多维的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,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并与快速BP算法进行比较.然后该文根据二维小波及二维多分辨分析的概念,对作为整体的数据样本进行二维小波变换,然后从中提取特征信息作为神经网络的输入对比快速BP算法和径向基函数两种神经网络进行分类仿真.仿真结果表明,在保证分类精度的基础上,经一维和二维小波预处理的神经网络分类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.最后该文根据组合分类的概念基于并行处理技术设计了一个基于数据预处理的神经网络组合分类器以帮助提高分类的精度并取得了较好的效果.
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