【摘 要】
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本文通过一种新的相似度度量概念，综合模糊C－means网、自适应谐振理论（ART－1）及模糊自组织映射网（FCN）的诸多优势，提出了一种综合的结构自适应模糊聚类神经网络。该网络具有类内聚集
【机 构】
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第七六○研究所,第七六○研究所,第七六○研究所
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本文通过一种新的相似度度量概念，综合模糊C－means网、自适应谐振理论（ART－1）及模糊自组织映射网（FCN）的诸多优势，提出了一种综合的结构自适应模糊聚类神经网络。该网络具有类内聚集性强，类间可分性好的特点。通过对声纳目标信号分类试验表明，本文提出的结构自适应模糊聚类网，对比于BP网，具有迭代次数少、识别率高等明显优点，是一种具有实际应用价值的分类器模型。
In this paper, we present a new concept of similarity measure, and combine the advantages of fuzzy C-means network, adaptive resonance theory (ART-1) and Fuzzy Self-Organizing Map Network (FCN) Clustering neural network. The network has the characteristics of strong cohesion within class and good separability among classes. The classification experiment of sonar target signals shows that the proposed structure adaptive fuzzy clustering network is a kind of classifier model with practical value compared with BP network, which has the obvious advantages of less number of iterations and high recognition rate.
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