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基于Lukasiewiczt-模的模糊双向联想记忆网络的有效学习算法
被引量：
5
1
作者
曾水玲
徐蔚鸿
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2006年第12期2988-2990,共3页
利用t-模的伴随蕴涵算子,为基于Max和TL合成的模糊双向联想记忆网络Max-TLFBAM提供了一种新的学习算法,此处TL是Lukasiewiczt-模算子。从理论上严格证明了,只要存在有连接权矩阵对使得任意给定的模式对集成为Max-TLFBAM的平衡态集,则依...
利用t-模的伴随蕴涵算子,为基于Max和TL合成的模糊双向联想记忆网络Max-TLFBAM提供了一种新的学习算法,此处TL是Lukasiewiczt-模算子。从理论上严格证明了,只要存在有连接权矩阵对使得任意给定的模式对集成为Max-TLFBAM的平衡态集,则依该学习算法所确定的连接权矩阵对是所有这样的连接权矩阵对中的最大者。并用实验验证该学习算法的有效性。
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关键词
伴随蕴涵算子
模糊双向联想记忆网络
学习算法
T-模
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职称材料
结合SOFM的改进CLARA聚类算法
被引量：
1
2
作者
段明秀
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第22期210-212,共3页
介绍了自组织特征映射(SOFM)算法及大规模应用聚类(CLARA)算法的基本思想,提出了一种首先利用SOFM算法对数据集进行粗聚类,确定簇的数目k和神经元的连接权向量,然后从数据集中找出与SOFM算法的神经元的连接权向量最相似的k个代表点作为C...
介绍了自组织特征映射(SOFM)算法及大规模应用聚类(CLARA)算法的基本思想,提出了一种首先利用SOFM算法对数据集进行粗聚类,确定簇的数目k和神经元的连接权向量,然后从数据集中找出与SOFM算法的神经元的连接权向量最相似的k个代表点作为CLARA算法的k个代表点的初始值的改进CLARA算法。实验结果表明,改进算法具有更高的聚类效率和更好的聚类质量。
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关键词
自组织特征映射
大规模应用聚类
聚类
替换代价
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职称材料
题名
基于Lukasiewiczt-模的模糊双向联想记忆网络的有效学习算法
被引量：
5
1
作者
曾水玲
徐蔚鸿
机构
吉首大学数学与计算机科学学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2006年第12期2988-2990,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60474070)
湖南省自然科学基金资助项目(05JJ40004)
湖南省教育厅科研基金资助项目(04C509)
文摘
利用t-模的伴随蕴涵算子,为基于Max和TL合成的模糊双向联想记忆网络Max-TLFBAM提供了一种新的学习算法,此处TL是Lukasiewiczt-模算子。从理论上严格证明了,只要存在有连接权矩阵对使得任意给定的模式对集成为Max-TLFBAM的平衡态集,则依该学习算法所确定的连接权矩阵对是所有这样的连接权矩阵对中的最大者。并用实验验证该学习算法的有效性。
关键词
伴随蕴涵算子
模糊双向联想记忆网络
学习算法
T-模
Keywords
concomitant implication operator
Fuzzy bi-directional associative memory
learning algorithm
t-norm
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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职称材料
题名
结合SOFM的改进CLARA聚类算法
被引量：
1
2
作者
段明秀
机构
吉首大学数学与计算机科学学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第22期210-212,共3页
文摘
介绍了自组织特征映射(SOFM)算法及大规模应用聚类(CLARA)算法的基本思想,提出了一种首先利用SOFM算法对数据集进行粗聚类,确定簇的数目k和神经元的连接权向量,然后从数据集中找出与SOFM算法的神经元的连接权向量最相似的k个代表点作为CLARA算法的k个代表点的初始值的改进CLARA算法。实验结果表明,改进算法具有更高的聚类效率和更好的聚类质量。
关键词
自组织特征映射
大规模应用聚类
聚类
替换代价
Keywords
Self-Organizing Feature Maps（SOFM）
Clustering LARge Applications（CLARA）
clustering
replace cost
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
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Lukasiewiczt-模的模糊双向联想记忆网络的有效学习算法
曾水玲
徐蔚鸿
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2006
5
在线阅读
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职称材料
2
结合SOFM的改进CLARA聚类算法
段明秀
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010
1
在线阅读
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职称材料
已选择
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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