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资源动态聚类技术，作为数据挖掘与机器学习领域的重要分支，通过实时分析和自动分类海量信息，实现对复杂系统中模式的高效识别。广泛应用于物联网、智能交通、网络安全等多个前沿科技领域，助力工程师们解决实际问题中的数据处理挑战。本页面汇集了18088份精选资料，涵盖理论研究到实践案例，是深入理解并掌握该技术的理想平台。立即探索，开启您的创新之旅！

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一种基于蚁群聚类的径向基神经网络 提出了一种基于蚁群聚类算法的径向基神经网络. 利用蚁群算法的并行寻优特征和挥发系 数方法的自适应更改信息量的能力,并以球面聚类的方式确定了径向基神经网络中基函数的位置, 同时通过比较隐层神经元的相似性、合并相似性较为接近的2 个神经元来约简隐含层的神经元,以 ...

📅 👤 wuyuying
径向 神经网络 蚁群聚类 并行

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