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基于模糊聚类的BP神经网络模型研究及应用
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DL-er
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2017-10-28
摘要:
在神经网络的应用过程中,经常遇到样本太多问题,采用模糊聚类分析,科学选取学习样本,使少量的学习样本本身包含全部样本的特性,很好地解决了由于样本多学习速度慢的问题,并提出了训练结果检验方法.此方法可以作为
神经网络
应用的一个拓展.
原文链接
:http://www.cqvip.com//QK/95538X/200402/9396852.html
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