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1.
RBF网络基函数中心选取算法的研究   总被引:97,自引:0,他引:97  
首先介绍RBF网络基函数中心的随机选取算法 ,然后研究自组织学习算法选取RBF基函数中心方法 ,最后给出一种最近邻聚类学习算法。通过系统辨识的实例仿真 ,对几种算法进行了深入分析与详细比较  相似文献
2.
数字图书馆个性化服务用户模型研究   总被引:32,自引:0,他引:32  
提出了一种数字图书馆个性化服务用户模型构架,并对实现过程中的几个关键问题,包括用户模型表示方法,用户模型的建立以及更新算法进行了详细论述.提出了基于本体论的空间向量用户模型表示方法,建立了简单的数字图书馆领域本体,以空间向量表示用户模型,以本体概念作为向量的特征项;采用支持向量机分类算法和无监督聚类算法相结合提取用户兴趣;在用户模型更新方法上,采用渐进遗忘和滑动窗口相结合的方法实现用户兴趣概念的漂移.  相似文献
3.
改进的神经网络最近邻聚类学习算法及其应用   总被引:17,自引:0,他引:17  
提出了一种改进的RBF(Radial Basis Functions,径向基函数)神经网络最近邻聚类学习算法。并将其应用于股市预测问题。模拟结果表明,改进算法的拟合效果与拟合误差均明显好于常规最近邻聚类学习算法,可以较大幅度提高RBF神经网络的预测性能。  相似文献
4.
人工免疫C-均值聚类算法   总被引:13,自引:0,他引:13  
通过借鉴生物免疫系统中的克隆选择原理和记忆机制,提出了一种人工免疫C-均值混合聚类算法.该算法采用了新的克隆选择方法,通过亲和度排序和个体浓度定义了个体的选择概率,从而可确定个体的适应值评价函数,以评价和选择个体.算法还集成了一种C-均值搜索算子,用于加快收敛速度.在聚类数目已知的情况下,所提算法能够得到给定数据集下的全局最优划分,与基于遗传算法的聚类方法比较,它具有更快的收敛速度和更高的收敛精度,并可扩展到性能指标能够表示为优化聚类中心函数的聚类模型之中.仿真结果表明,所提算法是有效性的.  相似文献
5.
基于聚类法的协同神经网络学习算法   总被引:12,自引:1,他引:11  
根据协同学理论的基本观点(模式识别的过程即为模式形成的过程),对构造出的协同神经网络在模式识别中的应用进行了研究.发现伴随向量的性能直接影响到模式识别的成功率,而伴随向量是由原型向量计算得到.所以原型向量的选择对识别结果有着十分重要的作用.提出了一种基于聚类算法的选择原型向量的方法.通过对近千个样本进行的模拟实验,结果证明这种基于聚类算法的原型向量选择方法很有效,使识别率有了较大的提高.  相似文献
6.
一种新的Web事务模糊聚类算法的研究   总被引:12,自引:1,他引:11  
提出了一种新的Web事务模糊聚类算法。首先,在Web日志预处理后建立Web站点用户访问矩阵,矩阵元素为用户访问离散化时间,在此基础上进行Web事务群体的模糊聚类,最后对在线的活动Web事务进行类别归属。经实验证明,该算法比已有的算法准确性高,运行时间少,扩展性好,它可以广泛地应用于电子商务领域,如个性化Web和Web推荐系统等。  相似文献
7.
基于改进型RBF神经网络多变量系统的PID控制   总被引:10,自引:0,他引:10       下载免费PDF全文
针对工业控制中多输入多输出非线性时变系统,提出了基于改进型RBF神经网络的智能PID控制方法.采用最近邻聚类算法在线构造RBF神经网络辨识器并在线辨识被控对象,对PID控制器参数进行在线调整,实现了多变量非线性时变系统的解耦控制.仿真结果表明,控制器能根据系统运行状态获得对应于某种最优控制规律下的PID参数,解耦后的系统具有较好的动态和静态性能,与常规RBF神经网络PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性.  相似文献
8.
知识发现中的聚类分析及其应用   总被引:9,自引:0,他引:9  
知识发现的目的是在大量数据中进行模式识别、提取有用的知识 .本文在对知识发现方法作了一般论述的基础上 ,着重分析了聚类分析方法 ,设计了该方法的一个实现算法 ,并结合员工业绩考核讨论了方法的应用  相似文献
9.
基于聚类算法的选择性神经网络集成   总被引:9,自引:0,他引:9  
为了提高集成个体的差异度,提出了一种利用聚类算法去除冗余个体的选择性集成方法,该方法通过使用神经网络作为基学习器,并在多值分类数据集上进行实验.结果表明,该技术计算效率高,精度与稳健性也与基于遗传算法的选择性集成方法相当甚至占优.  相似文献
10.
覆盖聚类算法   总被引:9,自引:0,他引:9  
首先比较几类主要的聚类算法,给出每类算法的基本概念、原理、每类的代表性算法,及这些算法的主要特征。在此分析基础上,提出一种新的聚类算法———覆盖聚类算法,该算法采用覆盖的概念将比较集中的样本聚合在一起,从而发现隐含在样本集中的类,对于周围稀疏的样本结合最短距离法,获得聚类效果,并用实验数据对分层聚类方法、LBG方法与覆盖聚类算法进行比较,证明了覆盖聚类算法的可行性和有效性。最后给出了算法的研究方向。  相似文献
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