NFCNNC:一种新的模糊竞争神经网络聚类模型及其在文本聚类中的应用

耿新青; 王正欧

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NFCNNC:一种新的模糊竞争神经网络聚类模型及其在文本聚类中的应用

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提出了一种新的模糊竞争神经网络聚类模型NFCNNC,并将其应用到文本聚类中.NFCNNC将模糊中心聚类(FCC)算法得到的模糊聚类中心向量作为神经网络的权值,通过比较隶属度值得到获胜神经元.网络中仅两个神经元同时调节权值.隶属度值最大的神经元以较大的学习率调整权值,隶属度次大的神经元以较小的学习率调整权值,其他神经元权值不变.按照FCC算法调整模糊聚类中心向量值(即权值)和神经元的隶属度,当网络稳定时,即可确定聚类数.与传统模糊神经网络模型相比,本文的模糊神经网络模型具有结构简单、运行效率高、聚类精度高的优点,同时克服了传统算法需预先指定聚类数的局限性.通过对文本聚类的实验验证,本算法取得了良好的效果.

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来源
《情报学报》 |2006年第3期|296-300|共5页
作者
耿新青; 王正欧;
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作者单位

鞍山师范学院数学系;

鞍山;

114005;

天津大学系统工程研究所;

天津;

300072;

天津大学系统工程研究所;

天津;

300072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类情报学、情报工作;
关键词
模糊神经网络; 文本聚类; 模糊聚类中心向量; 隶属度;

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