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研究连续型Hopfield神经网络的电路机理,推导出网络的权值计算公式,并运用连续型的神经网络模型构造出聚类算法;对20个随机生成数据计算模拟神经网络的运行,逐步调整类内精度多次训练,当参数a=b=500,c=200且类内精度控制不超过0.6时,有一个优化的聚类方案输出。
基于人工神经网络的聚类算法
【摘 要】
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研究连续型Hopfield神经网络的电路机理,推导出网络的权值计算公式,并运用连续型的神经网络模型构造出聚类算法;对20个随机生成数据计算模拟神经网络的运行,逐步调整类内精度
【机 构】
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河海大学常州校区数理部,河海大学常州校区商学院,河海大学常州校区计算机与信息学院
【出 处】
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安徽理工大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2009年02期
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