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利用聚类对噪声干扰的抵抗能力和对好的样本进行强化学习的思想，引入了聚类分析和鲁棒因子，提出一种新颖的鲁棒学习算法（包括了选择不同鲁棒因子而构成的鲁棒算法１和鲁棒算法２），并对三维和混合澡音进行了仿真实验研究。仿真结果表明，该算法在鲁棒性、收敛性方面明显优于普通的ＢＰ算法。
减少噪声对数据污染的一种鲁棒算法
【摘 要】
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利用聚类对噪声干扰的抵抗能力和对好的样本进行强化学习的思想，引入了聚类分析和鲁棒因子，提出一种新颖的鲁棒学习算法（包括了选择不同鲁棒因子而构成的鲁棒算法１和鲁棒算法２），并对
【机 构】
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佛山广播电视大学,广东工业大学电气工程及自动化系
【出 处】
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数据采集与处理
【发表日期】
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1999年3期
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