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提出一种动态增删自组织映射（DGDSOM）神经网络，给出该模型的聚类算法描述及实现过程。定义了聚类节点信任度，并根据竞争结果、信任度、中心相似度，制定节点的增删策略，通过动态评价并变动节点，提升聚类效果。实际的聚类分析应用结果表明，该算法可以得到准确的聚类结果。
一种新的基于动态SOFM的神经网络聚类模型
【摘 要】
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提出一种动态增删自组织映射（DGDSOM）神经网络，给出该模型的聚类算法描述及实现过程。定义了聚类节点信任度，并根据竞争结果、信任度、中心相似度，制定节点的增删策略，通过动态评价
【机 构】
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广西大学计算机与电子信息学院
【出 处】
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广西师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2007年4期
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