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为了提高数据挖掘的效果，减少对多维挖掘空间的搜索范围，利用神经网络方法对多维数据的挖掘空间进行选择，经实例验证，该方法可以准确寻找到正确的挖掘空间，从而有效地提高数据挖掘的效果。
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在机器学习和人工智能中，粗糙集是进行属性维约简的重要理论与方法。但是，对于给定的信息系统，可能存在多个不同的约简，而不同的约简将会导致产生不同的知识。因此，选择最适合的约简成为一个关键的问题。以此为研
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运用组合分类器的经典算法AdaBoost将多个弱分类器-神经网络分类器组合输出，并引入混合判别多分类器综合规则，有效提高疑难类别的分类精度，进而提高分类的总精度。最后以天津地区ASTER影像为例，介绍
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