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一种改进的动态最近邻聚类算法

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在RBF网络中,网络中心点的确定是影响网络性能的非常重要的因素.在分析现有RBF网络中心点确定方法的基础上,指出了已有的动态最近邻聚类算法的不足,并在此基础上对其作了改进.仿真结果表明,改进算法能够大大提高函数逼近的精确性,并且可用于分批数据的训练.

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来源
《2005全国自动化新技术学术交流会》|2005年|312-316|共5页
会议地点南京
作者
刘月清; 章勇;
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作者单位

中国金属学会;

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
RBF神经网络; 网络中心点; LMS; 最近邻聚类算法; 函数逼近; 网络性能;

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