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国家社会科学基金(NSSF04BZX046)

作品数：2 被引量：22H指数：2
相关作者：徐艺萍邓辉文李阳旭徐永刚更多>>
相关机构：西南大学成都信息工程大学西南科技大学更多>>
发文基金：国家社会科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 2篇聚类
  • 1篇学习算法
  • 1篇最近邻聚类
  • 1篇最近邻聚类算...
  • 1篇网络
  • 1篇网络学习算法
  • 1篇模式漂移
  • 1篇聚类算法
  • 1篇均值聚类
  • 1篇均值聚类算法
  • 1篇ART2
  • 1篇ART2网络
  • 1篇FCM聚类
  • 1篇FCM聚类算...

机构

  • 1篇成都信息工程...
  • 1篇西南大学
  • 1篇西南科技大学

作者

  • 2篇邓辉文
  • 2篇徐艺萍
  • 1篇徐永刚
  • 1篇李阳旭

传媒

  • 1篇计算机应用
  • 1篇徐州工程学院...

年份

  • 1篇2008
  • 1篇2006
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
一种改进的模糊C—均值聚类算法被引量：3
2008年
分析了现有FCM聚类算法存在的问题,提出了一种改进的FCM聚类算法.该算法引入了最近邻聚类算法来初始化FCM算法的聚类数和聚类中心.实例分析表明改进后的FCM算法不仅能提高聚类的准确性,而且能有效地避免陷入局部最优.
徐艺萍邓辉文徐永刚
关键词：最近邻聚类算法FCM聚类算法
一种改进的ART2网络学习算法被引量：19
2006年
分析了现有ART2网络存在的问题,提出了一种改进的ART2算法。该算法首先利用样本数据自身来初始化权值,然后按照同一类中的数据点到其聚类中心的距离之和越小(即类内偏差越小),聚类效果越好的原则来设计特征表示场和类别表示场之间的权值修正公式,最后通过比较输入样本和聚类中心的模来有效地利用模式的幅度信息。分析证明了该算法不仅能有效解决模式漂移问题、充分利用幅度信息,而且能提高聚类速度。
徐艺萍邓辉文李阳旭
关键词：ART2网络模式漂移聚类
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