10.3969/j.issn.1000-3428.2008.11.013
基于自适应动态目标函数的模糊聚类神经网络
结合输入空间的聚类特性和输出空间实时逼近特性,在模糊聚类的目标函数中引入恰当的反馈因素,基于自适应动态目标函数,该文提出一种新的模糊聚类神经网络实现算法.该算法在收敛稳定性、收敛速度、初值敏感性方面,相对于传统模糊聚类算法有了明显改善,相关实验表明,该算法具备高效、稳定的工程应用价值.
模糊聚类、神经网络、目标函数、自适应、动态、选址决策
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TP183(自动化基础理论)
国家自然科学基金60474030
2008-08-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
35-37,40