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本文在研究神经网络自组织方法的基础上，通过模拟生物群落演化的动态机制，提出了一种新的自组织模型ＧＧＭ．在ＧＧＭ中，我们利用聚类中心的动态增生和消亡，使自组织学习调整直接局部化到单个聚类中心，从而避免了全局－局部调整的模拟退火训练过程，大大地提高了自组织学习的速度和适应能力。
自组织的神经网络方法和群落生长模型研究
【摘 要】
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本文在研究神经网络自组织方法的基础上，通过模拟生物群落演化的动态机制，提出了一种新的自组织模型ＧＧＭ．在ＧＧＭ中，我们利用聚类中心的动态增生和消亡，使自组织学习调整直接局部化到单个聚
【机 构】
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国防科技大学自动控制系
【发表日期】
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1997年4期
【基金项目】
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本文的工作得到了国家自然科学基金;湖南省自然科学基金;国防科大预研基金的资助
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