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针对聚类神经网络初始权值与样本分类数的设定问题，提出一种基于网格和密度的聚类神经网络结构优化算法．以网格和密度为工具提取聚类样本的聚类中心，并由此确定样本分类数，从而对聚类神经网络结构进行优化，可以有效地提高神经网络的聚类效果，缩短样本聚类时间．
基于网格和密度的聚类神经网络结构优化
【摘 要】
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针对聚类神经网络初始权值与样本分类数的设定问题，提出一种基于网格和密度的聚类神经网络结构优化算法．以网格和密度为工具提取聚类样本的聚类中心，并由此确定样本分类数，从而对
【机 构】
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大连大学信息工程学院
【出 处】
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哈尔滨工程大学学报
【发表日期】
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2006年B07期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60573072）.
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