期刊文献+

基于减法聚类的神经网络模型及其应用 被引量:2

Application of Neural Network Model Based on Subtraction Clustering
下载PDF
导出
摘要 神经元网络应用于一般工业过程建模比较有效,但对于对象是庞大数据的复杂的工业生产过程就明显力不从心,采用基于减法聚类算法和模糊c均值聚类算法融合,以获得精确的聚类个数和隶属度,建立基于多判据信息融合和模糊技术构成的神经元网络模型,对实际地下开采生产过程进行仿真,结果验证了模型的有效性. Apply the neural network in the general industry model is effective,however,neural network's strength does not match the huge data complex industrial production process's ambitions.Propose fusion algorithm that based on subtraction clustering and fuzzy c mean algorithm,obtain the precise clustered number and the membership degree.Construct the neural network model based on multi-criterion information fusion and the fuzzy technology,through the actual simulation on coal mining production process,the result confirms that the model is valid.
出处 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2008年第11期137-140,共4页 Microelectronics & Computer
基金 国家自然科学基金项目(50674093)
关键词 减法聚类 模糊C均值聚类 模糊神经网络 subtraction clustering fuzzy c mean algorithm fuzzy neural network
  • 相关文献

参考文献2

  • 1高新波.模糊聚类分析及应用[M].西安:西安电子科技大学出版社,2004.
  • 2孙增圻.智能控制理论与技术[M].北京:清华大学出版社,2000..

共引文献57

同被引文献14

引证文献2

二级引证文献10

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部