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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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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,以达到简化径向...

📅 👤 saharawalker
径向 神经网络 网络 算法

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