期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于改进的自组织特征网络聚类分析
被引量:
1
1
作者
沈来信
黄战
杨帆
《安徽工程科技学院学报(自然科学版)》
CAS
2007年第1期67-70,共4页
针对传统Kohonen自组织特征映射(SOFM)神经网络模型结构需要预选指定的限制,特别在大的映射网络中寻找最佳匹配结点是很耗时的问题,我们采用一种新的动态增长树型自组织特征神经网络(GTS-SOFM),给出了实现聚类的具体算法,并且使用聚类...
针对传统Kohonen自组织特征映射(SOFM)神经网络模型结构需要预选指定的限制,特别在大的映射网络中寻找最佳匹配结点是很耗时的问题,我们采用一种新的动态增长树型自组织特征神经网络(GTS-SOFM),给出了实现聚类的具体算法,并且使用聚类密度来衡量聚类效果.对样本进行随机抽样,实验结果证实了算法的有效性.
展开更多
关键词
最佳匹配结点
增长树型白组织神经网络
聚类密度
下载PDF
职称材料
题名
基于改进的自组织特征网络聚类分析
被引量:
1
1
作者
沈来信
黄战
杨帆
机构
黄山学院信息工程学院
暨南大学信息学院
出处
《安徽工程科技学院学报(自然科学版)》
CAS
2007年第1期67-70,共4页
文摘
针对传统Kohonen自组织特征映射(SOFM)神经网络模型结构需要预选指定的限制,特别在大的映射网络中寻找最佳匹配结点是很耗时的问题,我们采用一种新的动态增长树型自组织特征神经网络(GTS-SOFM),给出了实现聚类的具体算法,并且使用聚类密度来衡量聚类效果.对样本进行随机抽样,实验结果证实了算法的有效性.
关键词
最佳匹配结点
增长树型白组织神经网络
聚类密度
Keywords
best matching unit
growing tree-structure sofm
cluster density
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进的自组织特征网络聚类分析
沈来信
黄战
杨帆
《安徽工程科技学院学报(自然科学版)》
CAS
2007
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部