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在已有文献建立的前向神经网络交叉覆盖算法的基础上，提出从多侧面对训练样本的特征属性进行提取，对不同样本在不同侧面进行分类识别，最后通过投票方式决定测试样本的决策属性的方法。这符合人类在认知复杂事物时分侧面、多角度考虑最后权衡作出判断的过程。实验数据表明该方法对提高识别率和正确率均有效。
基于多侧面思想的覆盖算法
【摘 要】
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在已有文献建立的前向神经网络交叉覆盖算法的基础上，提出从多侧面对训练样本的特征属性进行提取，对不同样本在不同侧面进行分类识别，最后通过投票方式决定测试样本的决策属性的
【机 构】
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安徽大学智能与信号处理教育部重点实验室,安徽大学人工智能研究所
【出 处】
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淮南师范学院学报
【发表日期】
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2009年5期
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