[1]傅雪 张少白.一种生长型自组织神经网络的聚类研究[J].计算机技术与发展,2011,(03):64-66.
　FU Xue,ZHANG Shao-bai.Clustering Study of a Growing Self-Organizing Neural Network[J].,2011,(03):64-66.
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一种生长型自组织神经网络的聚类研究()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2011年03期
页码:
64-66
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Clustering Study of a Growing Self-Organizing Neural Network
文章编号:
1673-629X（2011）03-0064-03
作者:
傅雪 张少白
南京邮电大学计算机学院
Author(s):
FU Xue;  ZHANG Shao-bai
Computer College, Nanjing University of Posts ＆ Telecommunications
关键词:
自组织; 生长; 特征映射; 聚类; 神经网络
Keywords:
self-organizing;  growing ;  feature maps ;  clustering ;  neural network
分类号:
TP18
文献标志码:
A
摘要:
自组织特征映射神经网络SOM（Self—Organizing Feature Maps）是一种优良的聚类工具，但其存在着一些限制，如需要预先定义网络大小、网络的收敛性较差和结构不灵活等。为了克服这些不足，在自组织神经网络理论的指导下，提出了一种基于生长型白组织神经网络的聚类方法。在无监督的情况下，该方法采用阈值控制的触发机制实现网络中神经元的生长和删除，并通过神经元权值的有效调整，以期得到数据对象的聚类结果。实验以二维空间中的数据对象为输入样本，验证了该方法的有效性和优越性
Abstract:
The self-organizing feature maps is a good clustering tool, but there are some restrictions, such as it needs to pre-define the network size, its convergence is poor mad the structure is not flexible. To overcome these shortcomings, a clustering method based on a growing self-organizing neural network is proposed by the knowledge of self-organizing neural network. This method controls neural＇s growths and deletions by implementing trigger mechanism of the threshold value without supervision, and through making adjustments of neural weight, it can get clustering results of data objects. The experiment results prove the method＇s effectiveness and superiority by choosing data objects in two-dimensional space as input samples

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备注/Memo

备注/Memo:
山东省自然科学基金（Y2007G34,Y2006G03）;南京邮电大学引进人才基金项目（NY207134）傅雪（1986-），女，江苏南京人，硕士，研究方向为模式识别与智能系统；张少白，硕士研究生导师，研究方向为人工智能与认知科学、信息获取、处理与识别等
更新日期/Last Update: 1900-01-01