基于Voronoi距离的鲁棒的双自组织特征映射网络

夏文文; 王士同

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基于Voronoi距离的鲁棒的双自组织特征映射网络

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提出了一种基于Voronoi距离的双自组织特征映射网络.该网络通过同时使用两个相关的映射网络扩展了原有的自组织神经网络.针对自组织特征映射网络容易受到高噪声的影响,通过使用Voronoi cell的距离来取代网络中的欧式距离,增强了网络的鲁棒性.将改进后的神经网络用于金融时间序列的预测,实验结果表明改进后的神经网络具有较强的鲁棒性.

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来源
《计算机应用》 |2007年第5期|1109-1112|共4页
作者
夏文文; 王士同;
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作者单位

江南大学;

信息工程学院;

江苏;

无锡;

214122;

江南大学;

信息工程学院;

江苏;

无锡;

214122;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
自组织映射网络; 鲁棒; Voronoi图;

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