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模糊超球神经网络的聚类学习算法采用形状因子θ实行有指导的学习。针对θ的引入所带来的问题，提出一种新的无指导学习算法——条件重叠学习算法。算法不受模糊超球形状因子θ的影响，学习速度快，学习后的模糊超球个数更少，识别正确率更高。
模糊超球神经网络的条件重叠学习算法
【摘 要】
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模糊超球神经网络的聚类学习算法采用形状因子θ实行有指导的学习。针对θ的引入所带来的问题，提出一种新的无指导学习算法——条件重叠学习算法。算法不受模糊超球形状因子θ
【机 构】
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中山大学计算机科学系
【出 处】
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中山大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2004年1期
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