学习矢量量化的软竞争算法

尽管FALVQ算法的亏损因子为模糊隶属度函数,但由于它的尺度函数并不是模糊隶属度函数,使得算法的性能不稳定.为了克服这个问题,通过推广FALVQ中获胜亏损因子的定义,导出了广义LVQ的一类软竞争算法(SCALVQ),并且给出了它的3种具体形式.在SCALVQ中,亏损因子和对应的尺度函数是同一个模糊隶属度函数,它汲取了FALVQ和软竞争格式的优点,有效地克服了FALVQ存在的问题.

熵约束广义学习矢量量化神经网络和软竞争学习算法

结合广义学习矢量量化神经网络的思想和信息论中的极大熵原理 ,提出了一种熵约束广义学习矢量量化神经网络 ,利用梯度下降法导出其学习算法 ,该算法是软竞争格式的一种推广 .由于亏损因子和尺度函数被定义为同一个模糊隶属度函数 ,它可以有效地克服广义学习矢量量化网络的模糊算法存在的问题 .文中还给出熵约束广义学习矢量量化网络及其软竞争学习算法的许多重要性质 ,以此为依据 。