基于双警戒参数模糊自适应谐振网络的数据流聚类

来源 :现代计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lkjall

【摘要】

：

基于一般自适应谐振网络(ART)的聚类受限于其内部的明确表示。通过在单个网络中加入更严格(数据压缩)和更宽松(聚类相似度)的两个警戒参数,扩展模糊ART(Fuzzy ART)的能力,研

【作者】

：

沈凤仙朱颖雯

【机构】

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三江学院计算机科学与工程学院

【出处】

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现代计算机

【发表日期】

：

2020年34期

【关键词】

：

双警戒参数模糊自适应谐振网络自适应谐振网络聚类 Dual Vigilance Fuzzy ART Adaptive Resonance Theory Cl

【基金项目】

：

江苏省三江学院校教学建设与改革项目(No.J19037)

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基于一般自适应谐振网络(ART)的聚类受限于其内部的明确表示。通过在单个网络中加入更严格(数据压缩)和更宽松(聚类相似度)的两个警戒参数,扩展模糊ART(Fuzzy ART)的能力,研究一种新的无监督神经网络用于流数据稳定在线聚类,即双警戒参数模糊自适应谐振网络(DVFA),DVFA提高捕获任意形状聚簇的能力,且在数据流聚类方面的性能超过模糊自适应谐振网络。

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