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提出将PCA及LVQ网络用于专业可持续发展分类应用研究,通过多种调研形式获取专业发展的21项指标,首先对比使用标准正交归一化方法和min-max归一化方法对原始的样本进行归一化,再利用PCA算法解除样本特征的相关性,实现数据的降维。最后利用LVQ神经网络对已经降维的数据进行学习,并得到学习结果,最后利用学习得到的权值矩阵对新的样本进行识别,判断专业发展水平。