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基于网格和密度的聚类神经网络结构优化
基于网格和密度的聚类神经网络结构优化
来源 :哈尔滨工程大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:qqqq_eeqg
【摘 要】
:
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
【作 者】
:
邓冠男
邹开其
【机 构】
:
大连大学信息工程学院
【出 处】
:
哈尔滨工程大学学报
【发表日期】
:
2006年B07期
【关键词】
:
聚类神经网络
网格
密度
聚类中心
clustering neural networks grid density centers of clustering
【基金项目】
:
国家自然科学基金资助项目(60573072).
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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.
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