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文档简介

次数为4398次时，达到误差限，学习结束。将表8.2中数 据输入网络，计算得到其输出及分类（见表8.2中后两 例）。 注意到表8.2中1987年网络的计算输出，该年的大气质量 基本介于 、 类之间，根据最大隶属度原则，将其归 属于 类。 8.4 小结 基于WN的分类评价算法具有以下两个主要特点： 1）基于输出向量的最大隶属度原则，确定待评价对象类 别，可判别性强。 2）该方法对于大气、水质质量、油气层的分类等模式识 别及目标归类有较强的分类能力。 除本章讨论的基于小波网络的综合评价方法外，类似可将 学习机制用于综合评价的还有神经网络、粗糙集、支持向 量机等前沿技术，虽然目前已有一些研究成果，但可以预 见，关于知识学习和积累的综合评价方法的研究将会是评 价决策领域今后的一个重要研究方向。

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