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1.
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
2.
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
3.
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
4.
移动Adhoc网络的体系结构和分簇算法   总被引:11,自引:0,他引:11       下载免费PDF全文
Ad hoc网络是一种多跳移动自组织网络,它需要特殊的体系结构来支持路由、管理和其他网络功能.首先介绍了Ad hoc网络的一些显著特点,然后详细分析了Ad hoc网络的体系结构.接着介绍了一种性能较好的分簇算法并讨论了簇维护机制和码字分配等问题.  相似文献
5.
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
6.
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
7.
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
8.
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
9.
一种改进的模糊聚类算法   总被引:7,自引:0,他引:7  
针对现有聚类算法在参数输入、停机条件等方面存在诸多人为控制因素的问题,采用信息熵理论使聚类标准客观化,同时结合模糊聚类的思想,以隶属度作为信息熵计算的基础,并采用谱系的方法确定聚类数目,从而改进模糊聚类算法.研究表明,提出的基于信息熵的算法能够比较客观、科学地反映实际聚类情况.  相似文献
10.
混沌免疫模糊聚类算法在图像边缘检测中的应用   总被引:7,自引:1,他引:6  
针对图像处理中的模糊边缘检测问题,提出一种混沌免疫模糊聚类算法.该算法把混沌变量加载于免疫算法的变量群体中,利用混沌搜索的特点对群体进行微小扰动并逐步调整扰动幅度,明显改善了免疫算法的群体多样性.实验结果表明,该算法不仅具有很强的模糊边缘和微细边缘检测能力,而且可以提高基于人工免疫进化算法的模糊聚类算法的搜索效率.  相似文献
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