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动态K-均值聚类算法在RBF神经网络中心选取中的应用 被引量：9

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摘要 RBF神经网络构造的关键问题是中心的选取,动态K-均值聚类算法采用调整聚类中心的方法,使网络中心的选择更精确。本文先简介了RBF神经网络的结构原理,然后将动态K-均值算法应用于BRF神经网络的中心选取,最后进行了仿真实验。实验结果表明采用动态K-均值算法确定中心的RBF神经网络逼近性能更好,具有较强的实用性。
作者 雷升锴 刘红阳 何嘉 何险峰 薛勤
机构地区 四川省农村经济综合信息中心
出处 《信息系统工程》 2011年第6期83-85,共3页
关键词 径向基函数 神经网络 动态均值聚类算法 函数逼近
分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 相关文献

参考文献4

二级参考文献27

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共引文献39

同被引文献78

引证文献9

二级引证文献25

信息系统工程
2011年 第6期

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