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基于模糊神经元网络的信息融合模型
被引:1
作者
:
刘晓悦
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
河北理工大学计算机与自动控制学院
刘晓悦
封素敏
论文数:
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引用数:
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h-index:
0
机构:
河北理工大学计算机与自动控制学院
封素敏
机构
:
[1]
河北理工大学计算机与自动控制学院
来源
:
辽宁工程技术大学学报
|
2007年
/ S2期
关键词
:
层次聚类;
模糊c均值聚类;
模糊神经元网络;
信息融合;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要
:
为了解决对象是庞大数据的复杂的工业生产过程的建立模型困难的问题,提出了基于势场拓扑的层次聚类算法和模糊c均值聚类算法融合,结果表明:通过两次聚类算法的融合,获得精确的聚类个数和隶属度,以此来确定模糊神经网络的结构模型,并将得到的隶属度作为依据,建立基于多判据信息融合和模糊技术构建神经元网络模型,通过对实际地下开采生产过程的仿真,结果验证了模型的有效性。该成果对煤矿开采具有一定的参考价值和指导意义。
引用
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页码:173 / 175
页数:3
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