数据挖掘中BPN与PNN分类的对比研究

袁红星; 谷琼

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分类问题是数据挖掘中的一个重要问题.尽管神经网络是一种高精度的分类器,但是由于神经网络模型众多,在分类预测时如何选择合适的模型,还没有一个普遍的原则.文章对后传播神经网络(BPN)和概率神经网络(PNN)在数据挖掘分类中的应用进行了对比研究,并利用这两种模型对高校研究生信息进行了分类挖掘.仿真结果证明,PNN模型在分类预测上优于BPN模型,而且其分类速度快、正确率高、测试结果稳定.

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来源
《计算机时代》 |2006年第9期|3-5|共3页
作者
袁红星; 谷琼;
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作者单位

襄樊学院招生就业处;

湖北;

襄樊;

441053;

中国地质大学计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
神经网络; 数据挖掘; 分类; 后传播神经网络; 概率神经网络;

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