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一种新聚类算法在模糊神经网络中的应用
被引:3
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
李德强
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
黄莎白
机构
:
[1]
中国科学院沈阳自动化研究所
[2]
中国科学院沈阳自动化研究所 沈阳
[3]
沈阳
来源
:
信息与控制
|
2002年
/ 05期
关键词
:
聚类算法;
模糊神经网络;
TSK模型;
混合算法;
D O I
:
10.13976/j.cnki.xk.2002.05.014
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
:
本文介绍一种新的聚类方法 ,不需预先知道聚类数目 ,通过迭代运算使训练样本收敛到聚类中心 ,进而实现对样本的聚类 ,并给出了算法的理论证明 .将该算法应用到模糊神经网络中去 ,根据聚类结果建立一阶 TSK模糊神经网络 ,然后使用混合算法训练网络参数 ,分别用梯度下降法调整前提参数 ,递推最小二乘法调整结论参数 .最后 ,列举实例证明该算法的有效性 .
引用
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页码:451 / 455
页数:5
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共 1 条
[1]
数值计算原理.[M].李庆扬等编著;.清华大学出版社.2000,
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