对于传统的Ｋ 平均算法来说，如何选择适当类的数目是一个难以解决的问题．有人提出了次胜者受罚的竞争学习（ｒｉｖａｌｐｅｎａｌｉｚｅｄ ｃｏｍ ｐｅｔｉｔｉｖｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ： ＲＰＣＬ）算法试图来解决这一问题......

This paper presents a novel intrusion detection model based on fuzzy cluster and immune principle. The original rival pe......

提出了一种基于模糊熵和RPCL(rival penalized competitive learn ing)的彩色图像聚类分割算法。该算法可以自动确定图像的颜色类......

文本聚类过程中,存在着文本数据空间维数巨大,聚类的数目不能直接确定等问题。为此,有专家学者提出了次胜者受罚的竞争学习(Rival ......

目的探索同时确定K-means算法的最佳聚类数K和最佳初始聚类中心的方法，使K—means算法的聚类结果尽可能地收敛于全局最优解或近似全......