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针对一般竞争神经网络进行聚类分析时需要事先指定聚类数目,并且聚类结果依赖于神经网络初始权值的缺点,提出了一种结构自适应的竞争神经网络,根据聚类结果的MH(modification Huber)标记值,自适应地调整神经网络输出神经元数目以得到最优的聚类数目.仿真结果表明,该网络具有良好的动态聚类效果.