基于RBF神经网络的网格数据聚类方法

把径向基函数(RBF)神经网络和网格结合起来,提出了一种能够并行处理数据和便于增量计算的智能聚类方法。介绍了网格聚类原理、RBF神经网络神经元的数量和基函数的选择,并针对数据聚集区域的位置辨识、提高分辨率和计算速度等问题,深入讨论了聚类策略与聚类算法。仿真表明了该方法的有效性。