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蚁群聚类算法与HOPfield网络融合模型的研究
被引量:
1
1
作者
高晓星
封素敏
李晓霞
《工业控制计算机》
2010年第8期72-74,共3页
聚类需要在没有任何先验知识的情况下得出数据的规律。为了解决聚类中的局部收敛问题,利用蚁群聚类的优点,结合连续型HOPfield网络构造合适的目标函数,得出融合的模糊聚类模型。运用海量的数据对融合的模型进行验证,得到满意结果。
关键词
蚁群算法
神经网络
算法融合
模糊聚类
下载PDF
职称材料
题名
蚁群聚类算法与HOPfield网络融合模型的研究
被引量:
1
1
作者
高晓星
封素敏
李晓霞
机构
石家庄经济学院职业技术学院实验中心
石家庄
计算机
职业
学院
计算机应用系
出处
《工业控制计算机》
2010年第8期72-74,共3页
基金
石家庄经济学院教学改革研究项目(2009J22)
文摘
聚类需要在没有任何先验知识的情况下得出数据的规律。为了解决聚类中的局部收敛问题,利用蚁群聚类的优点,结合连续型HOPfield网络构造合适的目标函数,得出融合的模糊聚类模型。运用海量的数据对融合的模型进行验证,得到满意结果。
关键词
蚁群算法
神经网络
算法融合
模糊聚类
Keywords
ant colony algorithm
ANN
algorithm fusion
fuzzy clustering
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
蚁群聚类算法与HOPfield网络融合模型的研究
高晓星
封素敏
李晓霞
《工业控制计算机》
2010
1
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