文件名称:RBF
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- 上传时间:2008-10-13
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文中设计了一个3层径向基神经网络(RBFN)用于对企业的5项评价指标进行聚类分析,并与蚁群算法做了比较分析。RBFN由输入层
到隐含层采用传统的K一均值算法,隐含层到输出层通过“模2递减”学习速率的BP学习;蚁群算法根据信息素的分配能够自动调整收索
路径,从而达到数据自动聚类的目的。结果表明,与蚁群算法相比,改进RBFN具有快速收敛、自动识别奇异样本的优点,而蚁群算法
无须教师学习,并能够达到全局最优。
到隐含层采用传统的K一均值算法,隐含层到输出层通过“模2递减”学习速率的BP学习;蚁群算法根据信息素的分配能够自动调整收索
路径,从而达到数据自动聚类的目的。结果表明,与蚁群算法相比,改进RBFN具有快速收敛、自动识别奇异样本的优点,而蚁群算法
无须教师学习,并能够达到全局最优。
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