| 基于改进的模糊聚类的RBF网络的设计 |
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| 引用本文： | 徐晓晖,唐凤涛. 基于改进的模糊聚类的RBF网络的设计[J]. 上饶师范学院学报, 2006, 26(6): 89-92 |
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| 作者姓名： | 徐晓晖 唐凤涛 |
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| 作者单位： | 上饶师范学院,江西,上饶,334001 |
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| 摘 要： | 通过减法聚类与模糊c-均值聚类相结合的方法确定RBF网络隐层数据中心,用最小二乘法训练RBF网络的输出权向量,最后通过函数逼近的仿真实验来说明文中的聚类方法较以前的其它聚类方法效果更好更稳定。
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| 关 键 词： | 径向基函数神经网络 模糊C-均值聚类 数据中心 |
| 文章编号： | 1004-2237（2006）06-0089-04 |
| 收稿时间： | 2006-09-04 |
| 修稿时间： | 2006-09-04 |
Design of RBF Based on Improved Fuzzy c - means Clustering |
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| XU Xiao-hui,TANG Feng-tao. Design of RBF Based on Improved Fuzzy c - means Clustering[J]. Journal of Shangrao Normal College, 2006, 26(6): 89-92 |
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| Authors: | XU Xiao-hui TANG Feng-tao |
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| Affiliation: | Shangrao Normal College, Shangrao Jiangxi 334001 ,China |
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| Abstract: | Combine Subtrative clustering and Fuzze c-means clustering together to obtain data centers of hidden layer in RBF network,train the weight vector of output layer by LMS,finally,the imitate experiment of function approximation explains clustering method in the text is better and more stabler than other cluster methods. |
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| Keywords: | Radial basis function neural fuzzy c-means clustering date centers |
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