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一种神经网络分类器样本数据选择方法被引量：16: 2012年; 为了提高神经网络分类器的性能,提出一种基于阴影集的训练样本数据选择方法.在阴影集的基础上提出核数据和边界数据的概念.首先通过模糊C均值聚类(FCM)获取样本数据的最优模糊矩阵;然后诱导出相应的阴影集;样本数据结合阴影集构造核数据和边界数据;最后在核数据和边界数据中进行数据选择.利用该方法,结合Iris数据集分别对BP网络、LVQ网络和可拓神经网络(ENN)等分类器进行实验研究.结果表明:该方法能够保留典型的样本,减少训练样本数据的数量;利用该方法所选择的数据对神经网络分类器进行训练,保证了分类器的泛化能力,节约了训练时间,有效提高分类器的性能.; 周玉朱安福周林钱旭; 关键词：神经网络分类器数据选择核数据

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周林