【摘 要】
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针对运用BP神经网络对可拓集进行分类时收敛速度慢且准确率低的问题，构建了一种基于改进BP神经网络的可拓分类器。由于负域和正域拥有公共边界，处于边界周围的数据会因为BP神经
【机 构】
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浙江工业大学特种设备制造与先进加工技术教育部/浙江省重点实验室
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针对运用BP神经网络对可拓集进行分类时收敛速度慢且准确率低的问题，构建了一种基于改进BP神经网络的可拓分类器。由于负域和正域拥有公共边界，处于边界周围的数据会因为BP神经网络自身存在的误差而造成分类错误，为此以关联函数为基础，构建一个样本预处理函数对训练样本进行处理，使训练完的BP神经网络最后的输出结果远离公共边界；重新定义神经网络中的误差计算方法，使其符合可拓分类准则，降低输出值与期望值之间的要求以加快其收敛速度。通过螺杆空压机实例验证了该方法的有效性。
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