10.3969/j.issn.1673-629X.2005.12.030
自组织神经网络在模糊聚类中的应用研究
聚类是按照事物的某些属性,把事物分类,使类间的相似性尽量小,类内的相似性尽量大.将事物通过适当聚类,才能便于研究事物的内部规律,但客观世界中存在着大量界线不分明的问题,研究模糊聚类的方法正是为了解决这类问题.在对常规模糊聚类方法分析的基础上,提出了一种将自组织竞争神经网络技术运用于模糊聚类的一种方法,并以100种动物分类为例,进行了模拟试验,仿真结果证明这种方法进行模糊聚类的思想正确,方法可行,效果较好.
自组织、神经网络、相似性、模糊聚类
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TP183(自动化基础理论)
2005-12-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
81-83,106