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以电信行业为应用对象,建立了一种基于多准则神经网络(MCNN)与分类回归树(CART)的的异动客户识别系统.该系统首先用多准则神经网络对客户属性进行约简,然后构造用于识别异动客户的分类回归树.通过对浙江省电信系统的大客户数据的实际验证,结果表明该系统具有较好的鲁棒性和有效性.
基于多准则神经网络与分类回归树的电信行业异动客户识别系统
【摘 要】
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以电信行业为应用对象,建立了一种基于多准则神经网络(MCNN)与分类回归树(CART)的的异动客户识别系统.该系统首先用多准则神经网络对客户属性进行约简,然后构造用于识别异动
【机 构】
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浙江大学计算机学院; 浙江大学计算机学院 浙江杭州310027南京大学计算机软件新技术国家重点实验室; 江苏南京210093; 浙江杭州310027; 浙江杭州
【出 处】
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系统工程理论与实践
【发表日期】
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2004年05期
【基金项目】
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国家自然科学基金(79970037)
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