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分析了一种基于模糊最近邻聚类的自适应模糊学习算法,从优化及提高模型精度出发,通过模型的聚类半径和模糊化半径的优化选择,提出了一种改进的模糊聚类方法,探讨了模糊聚类过程中聚类半径与辩识精度的关系,在很大程度上改善了系统的精度,并通过对分段对象的仿真证实了该算法的优越型.
最近邻聚类学习算法的改进初探
【摘 要】
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分析了一种基于模糊最近邻聚类的自适应模糊学习算法,从优化及提高模型精度出发,通过模型的聚类半径和模糊化半径的优化选择,提出了一种改进的模糊聚类方法,探讨了模糊聚类过
【机 构】
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三峡大学电气信息学院(湖北宜昌)
【出 处】
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第二十二届中国控制会议
【发表日期】
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2003年8期
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