RBFN神经网络和蚁群算法在企业知识聚类中的对比分析

文中设计了一个3层径向基神经网络（RBFN）用于对企业的5项评价指标进行聚类分析，并与蚁群算法做了比较分析。RBFN由输入层到隐含层采用传统的K-均值算法，隐含层到输出层通过“模2递减”学习速率的BP学习；蚁群算法根据信息素的分配能够自动调整收索路径，从而达到数据自动聚类的目的。结果表明，与蚁群算法相比，改进RBFN具有快速收敛、自动识别奇异样本的优点，而蚁群算法无须教师学习，并能够达到全局最优。