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结合输入空间的聚类特性和输出空间实时逼近特性，在模糊聚类的目标函数中引入恰当的反馈因素，基于自适应动态目标函数，该文提出一种新的模糊聚类神经网络实现算法。该算法在收敛稳定性、收敛速度、初值敏感性方面，相对于传统模糊聚类算法有了明显改善，相关实验表明，该算法具备高效、稳定的工程应用价值。
基于自适应动态目标函数的模糊聚类神经网络
【摘 要】
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结合输入空间的聚类特性和输出空间实时逼近特性，在模糊聚类的目标函数中引入恰当的反馈因素，基于自适应动态目标函数，该文提出一种新的模糊聚类神经网络实现算法。该算法在收敛
【机 构】
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江南大学信息工程学院,江阴职业技术学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2008年11期
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