基于RBF神经网络的网格数据聚类方法

• 作者: 徐立鸿 潘登 郑应平 陈俊
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基函数神经网络 长方体基函数 网格划分 聚类 分辨率 方法
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 智能感知与识别处理
• 页码范围: 333-336
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3767字
• 语种: 中文

摘要

把径向基函数(RBF)神经网络和网格结合起来,提出了一种能够并行处理数据和便于增量计算的智能聚类方法.介绍了网格聚类原理、RBF神经网络神经元的数量和基函数的选择,并针对数据聚集区域的位置辨识、提高分辨率和计算速度等问题,深入讨论了聚类策略与聚类算法.仿真表明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑应平	同济大学电子与信息工程学院	74	440	12.0	15.0
2	潘登	同济大学电子与信息工程学院	40	260	9.0	14.0
3	徐立鸿	同济大学电子与信息工程学院	104	2156	21.0	45.0
4	陈俊	同济大学电子与信息工程学院	13	87	5.0	9.0