【摘 要】
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神经网络算法在数据分类与计算中对非对称数据的处理是一项亟待解决的难题.文章提出一种修改权重的逆传输类神经网络算法,通过修改自学习效率,对占有较少类的数据分配高权重来解决非对称平衡问题.仿真结果表明,与其他五种分类算法对比,本算法在不影响算法复杂度的情况下,提高了对非对称数据运算的精确性与有效性.
【机 构】
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泉州轻工职业学院,福建泉州362200
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神经网络算法在数据分类与计算中对非对称数据的处理是一项亟待解决的难题.文章提出一种修改权重的逆传输类神经网络算法,通过修改自学习效率,对占有较少类的数据分配高权重来解决非对称平衡问题.仿真结果表明,与其他五种分类算法对比,本算法在不影响算法复杂度的情况下,提高了对非对称数据运算的精确性与有效性.
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