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《计算机工程与设计》 2006年04期
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利用U矩阵对SOM网络的处理

马光志  杨春  
【摘要】:自组织神经网络的最大优点是能够保持原始数据的拓扑结构。但是当数据量很大的时候,自组织神经网络的神经元的数据也随之增大。因此为了更好地对数据进行分析,需要将自组织神经网络中相似的神经元进行分组,也就是聚类。在对SOM网络进行再次分析之前,为了减少“噪音”数据和孤立点对聚类结构的影响,用U矩阵的变型方法对自组织神经网络分析的结果进行预处理。

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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2 董一鸿,庄越挺;基于新型的竞争型神经网络的Web日志挖掘[J];计算机研究与发展;2003年05期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 梁伍七,江克勤;数据挖掘中的模糊聚类分析及其应用[J];安庆师范学院学报(自然科学版);2004年02期
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4 姜园,张朝阳,仇佩亮,戚玉鹏;对聚类算法普遍存在问题的解决办法[J];电路与系统学报;2004年03期
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中国博士学位论文全文数据库 前6条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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3 张焱;知识发现在金融反洗钱领域中的应用研究[D];合肥工业大学;2004年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前5条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前7条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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7 代小娟;一种改进的人工神经网络模型[D];北京化工大学;2010年
8 贺金戈;基于自组织神经网络的语音识别研究[D];广西大学;2006年
9 邓延丽;基于支持向量机的模糊系统结构辨识与算法研究[D];西华大学;2011年
10 郑晓妍;神经网络结构化设计与研究[D];北京化工大学;2011年
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