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结合SVD_TLS及EKF算法的动态自组织模糊神经网络在动态系统中的应用
1
作者
李云
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第B06期401-403,共3页
针对如何优化模糊神经网络的规则及如何合理地调整非线性参数及线性参数等问题,提出了将奇异值分解_总体最小二乘法(SVD_TLS)及扩展卡尔曼滤波(EKF)相结合的动态自组织模糊神经网络(STD_DSFNN)。首先给出了STD_DSFNN的结构及各层的含义...
针对如何优化模糊神经网络的规则及如何合理地调整非线性参数及线性参数等问题,提出了将奇异值分解_总体最小二乘法(SVD_TLS)及扩展卡尔曼滤波(EKF)相结合的动态自组织模糊神经网络(STD_DSFNN)。首先给出了STD_DSFNN的结构及各层的含义;其次,用EKF算法学习非线性参数,SVD_TLS算法学习线性参数的同时提取重要模糊规则;最后,通过典型的Machey-Glass时间序列预测实例验证SVD_TLS及EKF相结合的动态自组织模糊神经网络(STE_DSFNN),同时与DFNN、ANFIS及UKF_DFNN相对比,结果表明STE_DSFNN网络结构更紧凑,具有更好的泛化能力。
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关键词
奇异值分解_总体最小二乘法
扩展卡尔曼滤波
动态自
组织
模糊
神经网络
在线阅读
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职称材料
一种基于DASOM的两阶段中文文本聚类方法
被引量：
3
2
作者
朱红灿
唐毅
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2007年第9期101-104,共4页
研究了一种基于动态自组织神经网络(The Dynamic Adaptive Self-Organizing Map Neural Network简称:DA-SOM)的两阶段中文文档聚类方法,第一阶段对中文文本向量进行DASOM训练,第二阶段对虚拟的坐标集聚类。该算法动态地组织DASOM,由文...
研究了一种基于动态自组织神经网络(The Dynamic Adaptive Self-Organizing Map Neural Network简称:DA-SOM)的两阶段中文文档聚类方法,第一阶段对中文文本向量进行DASOM训练,第二阶段对虚拟的坐标集聚类。该算法动态地组织DASOM,由文本的内容来决定模型的结构;与直接聚类相比,降低了计算时间;与基于静态SOM文本聚类相比,减少了输出层节点数,改善了聚类效果。通过数值实验对比表明该方法对中文文本聚类具有有效性。
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关键词
中文文本
文本聚类
动态自组织神经网络
(DASOM)
向量空间模型
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职称材料
一种基于模糊聚类的文本挖掘新方法
被引量：
1
3
作者
李清峰
周伟林
+1 位作者
何静
丁小玲
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第12期4453-4456,共4页
提出了一种新的动态模糊自组织神经网络模型(TGFCM),并将其用于文本聚类中。针对传统模糊自组织神经网络需要预先确定聚类数的问题,TGFCM采用了可自动确定聚类数的动态自组织神经网络(TGSOM)的结构,在TGSOM网络结构中提出新的学习率计算...
提出了一种新的动态模糊自组织神经网络模型(TGFCM),并将其用于文本聚类中。针对传统模糊自组织神经网络需要预先确定聚类数的问题,TGFCM采用了可自动确定聚类数的动态自组织神经网络(TGSOM)的结构,在TGSOM网络结构中提出新的学习率计算式,并以模糊聚类中心作为TGFCM网络中对应的神经元的权值,从而提高了聚类的精度,并可提高收敛速度。
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关键词
文本聚类
动态自组织神经网络
模糊聚类
动态
模糊
自组织
神经网络
模型
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职称材料
题名
结合SVD_TLS及EKF算法的动态自组织模糊神经网络在动态系统中的应用
1
作者
李云
机构
中国矿业大学计算机科学与技术学院
宿迁高等师范学院计算机学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第B06期401-403,共3页
文摘
针对如何优化模糊神经网络的规则及如何合理地调整非线性参数及线性参数等问题,提出了将奇异值分解_总体最小二乘法(SVD_TLS)及扩展卡尔曼滤波(EKF)相结合的动态自组织模糊神经网络(STD_DSFNN)。首先给出了STD_DSFNN的结构及各层的含义;其次,用EKF算法学习非线性参数,SVD_TLS算法学习线性参数的同时提取重要模糊规则;最后,通过典型的Machey-Glass时间序列预测实例验证SVD_TLS及EKF相结合的动态自组织模糊神经网络(STE_DSFNN),同时与DFNN、ANFIS及UKF_DFNN相对比,结果表明STE_DSFNN网络结构更紧凑,具有更好的泛化能力。
关键词
奇异值分解_总体最小二乘法
扩展卡尔曼滤波
动态自
组织
模糊
神经网络
Keywords
SVD_TLS algorithm； EKF algorithm； Dynamic self-organizing fuzzy neural network
分类号
TP394.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH691.9 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
一种基于DASOM的两阶段中文文本聚类方法
被引量：
3
2
作者
朱红灿
唐毅
机构
湘潭大学管理学院
出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2007年第9期101-104,共4页
文摘
研究了一种基于动态自组织神经网络(The Dynamic Adaptive Self-Organizing Map Neural Network简称:DA-SOM)的两阶段中文文档聚类方法,第一阶段对中文文本向量进行DASOM训练,第二阶段对虚拟的坐标集聚类。该算法动态地组织DASOM,由文本的内容来决定模型的结构;与直接聚类相比,降低了计算时间;与基于静态SOM文本聚类相比,减少了输出层节点数,改善了聚类效果。通过数值实验对比表明该方法对中文文本聚类具有有效性。
关键词
中文文本
文本聚类
动态自组织神经网络
(DASOM)
向量空间模型
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
一种基于模糊聚类的文本挖掘新方法
被引量：
1
3
作者
李清峰
周伟林
何静
丁小玲
机构
湖南商学院计算机与电子工程系
国防科学技术大学计算机学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第12期4453-4456,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60573057)
湖南省自然科学基金资助项目(06JJ5110)
文摘
提出了一种新的动态模糊自组织神经网络模型(TGFCM),并将其用于文本聚类中。针对传统模糊自组织神经网络需要预先确定聚类数的问题,TGFCM采用了可自动确定聚类数的动态自组织神经网络(TGSOM)的结构,在TGSOM网络结构中提出新的学习率计算式,并以模糊聚类中心作为TGFCM网络中对应的神经元的权值,从而提高了聚类的精度,并可提高收敛速度。
关键词
文本聚类
动态自组织神经网络
模糊聚类
动态
模糊
自组织
神经网络
模型
Keywords
text clustering
TGSOM
fuzzy clustering
TGFCM
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合SVD_TLS及EKF算法的动态自组织模糊神经网络在动态系统中的应用
李云
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种基于DASOM的两阶段中文文本聚类方法
朱红灿
唐毅
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2007
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种基于模糊聚类的文本挖掘新方法
李清峰
周伟林
何静
丁小玲
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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