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摘要:
人工神经网络与模糊系统是计算智能的核心内容,二者的混合系统是近年来的一个研究热点。分类是数据分析中的研究重点,随着数据的复杂化和多样化,对分类的要求越来越高,有时仅凭经验和专业知识难以确切地进行分类,因此研究如何运用神经模糊分类算法进行数据分析具有重要意义与实用价值。鉴于其强大的数据分析功能,研究中采用模糊C均值聚类算法和Gath-Geva聚类算法对数据进行分类,并对测试数据进行仿真试验,其测试结果良好。
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文献信息
篇名 混合神经模糊分类器的实现
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 神经网络 模糊系统 聚类 模糊C均值
年,卷(期) 2013,(12) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 113-115
页数 3页 分类号 TP391.9
字数 2497字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2013.12.027
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 刘淑英 咸阳师范学院信息工程学院 50 109 6.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
模糊系统
聚类
模糊C均值
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
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40
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