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通过对前向神经网络交叉覆盖算法的分析，针对该算法的特点，文中提出了扩大覆盖半径以减少拒识样本数据的新方法。另一方面，随着覆盖半径的扩大所出现的一个测试样本属于多个覆盖的情况，使用概率的方法对其进行处理，并对处理的结果用投票的方式来决定样本的最后类别。实验证明，该方法对提高识别率和精确度有比较好的效果。