【摘 要】
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自组织特征映射神经网络SOM（Self—Organizing Feature Maps）是一种优良的聚类工具，但其存在着一些限制，如需要预先定义网络大小、网络的收敛性较差和结构不灵活等。为了克服这些
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自组织特征映射神经网络SOM（Self—Organizing Feature Maps）是一种优良的聚类工具，但其存在着一些限制，如需要预先定义网络大小、网络的收敛性较差和结构不灵活等。为了克服这些不足，在自组织神经网络理论的指导下，提出了一种基于生长型白组织神经网络的聚类方法。在无监督的情况下，该方法采用阈值控制的触发机制实现网络中神经元的生长和删除，并通过神经元权值的有效调整，以期得到数据对象的聚类结果。实验以二维空间中的数据对象为输入样本，验证了该方法的有效性和优越性。
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