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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。
基于RBF神经网络的网格数据聚类方法
【摘 要】
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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。
【机 构】
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同济大学电子与信息工程学院
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2007年02期
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