数据挖掘在银企客户识别中的应用                                  ----人大经济论坛                                                                                                        
......2.3 模型设计
      一般而言，神经网络模型的设计内容主要包含了系统的输入、输出设计与网络的设计，而网络主体
的设计又包含网络拓扑结构的确定及其权重的学习。系统输入的设计包含训练集的选择、编码的设计和
输入方式的确定。
      1. 选择训练集。在传统的系统设计过程中，知识的组合与表示是一困难的问题，如何选取这杂乱无章
的知识还尚未有一般的原则将它们组建起来。就神经网络的设计来说，假如将随意的知识传达到网
络学习，也许会由于知识量大的网络系统，势必造成计算机资源的浪费。也有可能是由于知识覆盖
面小而无法运作正常。因此，在神经网络设计的过程中，不必将所有信息处理单位的特征综合。做
到具体问题具体分析，有计划的选取样本，尽力反映训练样本的特性。
      2. 设计编码。在训练集确定以后，接下去是对训练训练集中的样本进行输入/输出编码，即让网络用
何种形式来学习。设计编码同样属于知识的表达。编码的设计主要运用实验和比较的方法。神经网
络的判断能比推理能力强。所以在设计编码时应尽量让其进行判断性的操作而并非进行推理。
      3. 设计输入方式。人们在知识学习的过程会采取一定的次序与方法，例如进行类比或者对照，从难至
易，还是从易至难。在神经网络的训练，也需要按照合理的方式设计输入顺序，从而提高学习效
率，合理地组织知识，更好的解决问题。
     系统输出的设计在一个应用系统的设计过程......

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