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建立神经网络模型时,能否合理地划分训练样本和检验样本直接关系到建模的效率.在很多实际应用中,检验样本是随机抽取的.本文提出了一种基于欧氏距离的自聚类算法,根据样本的空间分布情况对其自动分类,然后确定检验样本.算例研究表明,应用此算法能够改善检验效果,从而提高建模效率.
一种用于神经网络样本划分的自聚类算法
【摘 要】
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建立神经网络模型时,能否合理地划分训练样本和检验样本直接关系到建模的效率.在很多实际应用中,检验样本是随机抽取的.本文提出了一种基于欧氏距离的自聚类算法,根据样本的
【机 构】
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清华大学化学工程系
【出 处】
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化工学报
【发表日期】
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2002年9期
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