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摘要:
自组织特征映射是Kohonen提出的一种人工神经网络模型,它能把高维的信息数据以有序方式映射到低维空间上,形成一种拓扑意义上的有序图.但其权值的调整仅考虑了学习率及输入模式与获胜神经元及其邻域,却忽略了输入模式分量与全体参与竞争的神经元权值向量间的某种相关关系.Hu等人利用灰关系系数( GRC)的描述方法显式地刻画这种关系.尽管如此,但GRC仍忽略了输入模式与所有参与竞争的神经元权值间的整体描述关系.该文通过在GRC中引入该整体关系,提出了一个一般化的灰关系模型G2SOM ,并将GSOM作为其特例,进而侧重就三种特殊的函数关系进行了性能评估.最后,通过实验验证了G2SOM的有效性与可行性.
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文献信息
篇名 一般化的灰SOM模型及其性能评估
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 灰关系系数 自组织特征映射 分类 一般化
年,卷(期) 2004,(4) 所属期刊栏目 研究论文与技术报告
研究方向 页码范围 530-534
页数 5页 分类号 TP18
字数 3938字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0254-4164.2004.04.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张道强 南京航空航天大学信息科学与技术学院 51 491 11.0 20.0
2 陈松灿 南京航空航天大学信息科学与技术学院 120 1370 19.0 32.0
3 潘志松 南京航空航天大学信息科学与技术学院 5 91 4.0 5.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
灰关系系数
自组织特征映射
分类
一般化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导