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神经网络是一种普遍使用的分类方法。当类别数目较大时，神经网络结构复杂、训练时间激增、分类性能下降。基于两类问题的树网络多分类方法将两分类方法和判决树相结合，利用两分类方法来减少神经网络的训练时间，利用树型分类器来提高识别率。提出了一种多分类问题的二叉神经树网络结构和训练算法。利用两分类网络的训练结果对类别进行排序处理，并应用排序后的类别序号构成树型分类器，使可分性最差的类别的识别率提高最大，从而提高了整体分类性能。使用径向基函数(RBF)网络作为节点网络，使节点网络结构适应两类间的可分性，从而最终优化了神