【摘 要】
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提出了一种基于混沌神经网络的分类算法，利用改进的进化策略对多个三层前馈混沌神经网络同时进行训练。训练好各个分类模型以后，将待识别数据分别输入，混沌神经网络分类模型输出
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提出了一种基于混沌神经网络的分类算法，利用改进的进化策略对多个三层前馈混沌神经网络同时进行训练。训练好各个分类模型以后，将待识别数据分别输入，混沌神经网络分类模型输出最终分类结果。实验结果表明，该算法可以较好地进行数据分类，而且与传统的神经网络算法以及决策树算法相比，在分类精度和识别率方面均有一定的改善，体现出较好的稳定性。
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