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LVQ(学习向量量化)是一种基于竞争学习的人工神经网络算法,广泛应用于模式识别、分类任务及数据挖掘领域。通过调整原型向量以优化决策边界,LVQ能够高效处理非线性可分的数据集,特别适合于信号处理、图像识别等电子工程应用场景。掌握LVQ技术不仅能够提升工程师在智能系统设计方面的能力,还能为解决实际问题提供更多可能性。探索我们的23个精选资源,深入理解LVQ的工作原理及其在现代电子技术中的应用潜力。

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LVQ算法( Learning Vector Quantization,学习矢量量化网络)是一种基于模型(神经网络)的方法,本实验要实现的是对LVQ改进的聚类方法——MLVQ(闫德勤等人提出)。该方法克服了LVQ算法对初值敏感的问题和广义学习矢量量化(GLVQ)网络算法性能不稳定的缺点。(附文章)...

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