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一种基于蚁群聚类的径向基神经网络
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
达到简化径向基神经网络结构的目的. 实验比较了几种不同聚类算法的径向基神经网络,结果表
明,所提神经网络的整体训练时间至少可缩短40 % ,学习的准确率可提高1 %以上,而且网络结构
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聚类系数是网络的重要特征,这个源代码主要是计算聚类系数。-Clustering coefficient is an important feature of the network, the source code clustering coefficient is calculated.
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NetBeans Project that clusters documents according to similarity calculated by dice coefficient.
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生成无标度网络,可以计算网络的节点平均度、集聚系数等。-Generate scale-free network, the network node can calculate the average degree, clustering coefficient and so on.
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对复杂网络进行建模,分析网络属性(最短路径、集聚系数、度数分布、核数)。-Complex network model, analyze network properties (shortest path, clustering coefficient, degree distribution, auditing).
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