【摘 要】
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以提升舰船通信数据模糊聚类效果为目的,提出基于人工神经网络的舰船通信数据模糊聚类算法.采用多跳采集方式收集舰船通信数据,在通信数据中确定数据模糊聚类簇中心.利用人工神经网络分别提取聚类簇中心和舰船通信数据的属性特征,最终通过数据特征隶属度度量,实现舰船通信数据模糊聚类.通过效果测试实验得出结论:设计模糊聚类算法的PC指数和正确率均高于预设值,即设计模糊聚类算法具有良好的聚类效果.
【机 构】
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江苏航运职业技术学院,江苏 南通 226010
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以提升舰船通信数据模糊聚类效果为目的,提出基于人工神经网络的舰船通信数据模糊聚类算法.采用多跳采集方式收集舰船通信数据,在通信数据中确定数据模糊聚类簇中心.利用人工神经网络分别提取聚类簇中心和舰船通信数据的属性特征,最终通过数据特征隶属度度量,实现舰船通信数据模糊聚类.通过效果测试实验得出结论:设计模糊聚类算法的PC指数和正确率均高于预设值,即设计模糊聚类算法具有良好的聚类效果.
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