数据挖掘中BPN与PNN分类的对比研究

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。