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文中设计了一个3层径向基神经网络(RBFN)用于对企业的5项
文中设计了一个3层径向基神经网络(RBFN)用于对企业的5项评价指标进行聚类分析
人工智能/神经网络
163 K
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2013-12-15
资源详细信息
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163 K
资源分类
人工智能/神经网络
上传者
arnoldzhw
发布时间
2013-12-15 00:03
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文中设计了一个3层径向基神经网络(RBFN)用于对企业的5项评价指标进行聚类分析 - 资源详细说明
文中设计了一个3层径向基神经网络(RBFN)用于对企业的5项评价指标进行聚类分析,并与蚁群算法做了比较分析。RBFN由输入层 到隐含层采用传统的K一均值算法,隐含层到输出层通过“模2递减”学习速率的BP学习;蚁群算法根据信息素的分配能够自动调整收索 路径,从而达到数据自动聚类的目的。结果表明,与蚁群算法相比,改进RBFN具有快速收敛、自动识别奇异样本的优点,而蚁群算法 无须教师学习,并能够达到全局最优。
文中设计了一个3层径向基神经网络(RBFN)用于对企业的5项评价指标进行聚类分析 - 源码文件列表
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