利用前馈人工神经网络边界判决实现分类

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基于人工神经网络理论,提出了一种新型的利用边界判决实现分类的方法.该方法不需要被判边界的显式数学模型,而是通过对所提供的样本实例数据进行学习训练,提取出无法用数学模型表达的实际分类规则.并将其用于二维平面的边界划分中,仿真结果表明了该方法的有效性.
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