一种新聚类算法在模糊神经网络中的应用

• 作者: 李德强 黄莎白
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 聚类算法 模糊神经网络 TSK模型 混合算法
• 年，卷（期）: 2002,（5）
• 所属期刊栏目: 实际问题研讨
• 页码范围: 451-455
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2002.05.014

摘要

本文介绍一种新的聚类方法,不需预先知道聚类数目,通过迭代运算使训练样本收敛到聚类中心,进而实现对样本的聚类,并给出了算法的理论证明.将该算法应用到模糊神经网络中去,根据聚类结果建立一阶TSK模糊神经网络,然后使用混合算法训练网络参数,分别用梯度下降法调整前提参数,递推最小二乘法调整结论参数.最后,列举实例证明该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄莎白	中国科学院沈阳自动化研究所	37	781	16.0	26.0
2	李德强	中国科学院沈阳自动化研究所	10	88	6.0	9.0