10.3969/j.issn.1007-130X.2008.06.024
基于统计检验的模糊聚类神经网络
针对模糊聚类神经网络FCNN原有学习算法对初值敏感性、吸引域不灵活和稳定点不合理等局限性,本文提出基于统计检验的模糊聚类神经网络FCNN-ST.通过引入T平方抽样的单峰分布模式统计检验逐步调整网络结构,确定最佳聚类数c,并使算法的稳定点趋于合理的聚类中心.仿真结果表明,FCNN-ST具有较好的鲁棒性.
模糊聚类、神经网络、统计检验
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TP18(自动化基础理论)
2008-07-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
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