【摘 要】
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针对K-means聚类算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的缺点及初始聚类中心对聚类结果的影响,提出一种基于改进型K-means聚类和正交最小二乘法的RBFNN算法。利用改进型
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41575155）
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针对K-means聚类算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的缺点及初始聚类中心对聚类结果的影响,提出一种基于改进型K-means聚类和正交最小二乘法的RBFNN算法。利用改进型K-means聚类算法对输入样本数据进行聚类处理,自适应地确定RBFNN隐含层的初始参数,利用正交最小二乘法求隐含层权值,建立RBFNN温度空间插值模型,用已有温度数据加以验证。实验结果表明,该算法能够解决K-means聚类算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的问题,具有较高的插值精度。
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