一种基于神经网络的广义熵模糊聚类算法

• 作者: 曹喆 李凯
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊聚类 广义熵 增广拉格朗日方法 神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1881-1886
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 4291字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.08.016

摘要

以模糊聚类为基础，将广义熵引入到模糊聚类的目标函数中，提出一种基于模糊熵的模糊聚类的统一形式，即广义熵模糊聚类模型；利用增广拉格朗日求解方法，以及Hopfield神经网络和复突触神经网络解决了基于广义熵的目标函数的优化问题，提出了基于神经网络的广义熵模糊聚类算法，表明了使用神经网络求解的收敛性；同时，给出一种用于确定增广拉格朗日乘子的迭代方法。实验中选取人工生成数据集和UCI标准数据集对提出的算法进行了实验研究，并与常用的聚类算法进行了性能比较。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李凯	河北大学计算机科学与技术学院	52	435	12.0	19.0
2	曹喆	河北大学计算机科学与技术学院	2	15	2.0	2.0