基于模糊模式识别的超圆神经网络模型

模糊模式识别是模糊集理论研究中的重要方向,神经网络是数据挖掘中的一种常用方法。超圆神经网络的学习时间和网络模型理解性都优于BP神经网络,它能以较少的数据量蕴涵同样的信息量。文章依据超圆神经网络模型思想,提出了一种新的基于模糊模式识别的神经网络模型算法,该算法继承了超圆神经网络的优点,能有效地对样本进行学习。

数据挖掘在电力负荷坏数据智能辨识与修正中的应用

负荷历史数据由于各种原因含有一定的坏数据,在进行高精度的电力负荷预测或系统分析前必须对历史数据进行预处理。本文采用基于加权核函数的模糊C均值聚类的改进算法—WKFCM,以核诱导距离的简单两项和替代欧氏距离作为聚类目标公式的不相似性测度函数,减小了计算复杂度。对数据进行聚类之后,采用收敛速度快、模式分类能力强的超圆神经元网络数据辨识模型,并对识别出的坏数据进行修正,实例证明本文提出的数据处理模型具有较好的效果。