【摘 要】
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K均值算法存在的问题一直限制其发展,主要问题在于：簇个数的确定、初始聚类中心选择和避免孤立点的问题。针对这些问题进行了改进优化,并把改进后的算法和动态递归模糊神经网
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K均值算法存在的问题一直限制其发展,主要问题在于：簇个数的确定、初始聚类中心选择和避免孤立点的问题。针对这些问题进行了改进优化,并把改进后的算法和动态递归模糊神经网络结合一起应用到了啤酒发酵系统当中。神经网络结构复杂,而粒子群算法可以优化全连接网络结构下的各层之间的连接权值和优化网络的拓扑结构。改进的粒子群优化算法也很大程度解决了早熟收敛的问题,有很好的泛化能力,在实际应用中改进的粒子群优化算法原理更简单,参数更少,实现更容易。
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