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提出一种增量式混合型分类挖掘算法,将基于概率论的符号学习与神经网络学习相结合,能够对既包含离散属性又包含连续属性的多个概念进行有效的分类处理,且具有较强的增量挖掘能力.该算法在法院决策支持系统中得到了运用,取得了较好的效果.
一种分类挖掘算法及其应用
【摘 要】
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提出一种增量式混合型分类挖掘算法,将基于概率论的符号学习与神经网络学习相结合,能够对既包含离散属性又包含连续属性的多个概念进行有效的分类处理,且具有较强的增量挖掘
【机 构】
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南京大学计算机科学与技术系
【出 处】
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南京大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2001年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金! ( 60 0 0 3 0 1 0 )
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