期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息

基于扩展隐层BP网络的信息可视化聚类的研究

The study of an information visualization clustering algorithm based on extending hidden-layer BP network
在线阅读 下载PDF
导出
摘要 信息可视化是图形学的分枝,是一个新兴领域。为了展现海量信息,可视化技术需要对数据进行预先聚类操作。常用的聚类方法一般基于欧氏距离,这种方法计算量较大,特别是对于海量的多维信息。为了加快聚类速度,辅助可视化技术,本文将扩展BP网络用于可视化的聚类。该算法将多维信息当作BP网络的输入节点,其类别当作输出节点,通过对少量样本信息的学习,使BP网络具有分类能力,最终用于海量信息的分类。本文最后设计了一组实验,用实验结果证明算法的可行性。
作者 杨旭 郭绍翠
机构地区 烟台职业学院信息工程系 烟台职业学院开放教育学院
出处 《制造业自动化》 北大核心 2010年第10期182-186,共5页 Manufacturing Automation
关键词 BP神经网络 聚类 信息可视化 蚁群算法 K-MEANS
分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 相关文献

参考文献9

  • 1Robertson G,Card SK,Mackinlay JD.The cognitive coprocessor architecture for interactive user interfaces. Proceedings of UIST'89,ACM Symposium on User Interface Software and Technology 1989,10-18.
  • 2A.Inselberg and B. Dimsdale. Parallel coordinates:A tool for visualizing multidimensional geometry.Proc.of Visualization'90, pages 361-78,1990.
  • 3刘新平,唐磊,金有海.扩展隐层的误差反传网络训练算法研究[J].计算机集成制造系统,2008,14(11):2284-2288. 被引量：4
  • 4洪炳熔,金飞虎,高庆吉.基于蚁群算法的多层前馈神经网络[J].哈尔滨工业大学学报,2003,35(7):823-825. 被引量：68
  • 5Colorni A,Dorigo M,Maniezzo V, et al. Distributed optimization by ant colonies[A].Proceedings of ECAL91 (European Conference on Artificial Life)[C]. Pad s,France: 1991:134-142.
  • 6陈崚,沈洁,秦玲.蚁群算法求解连续空间优化问题的一种方法[J].软件学报,2002,13(12):2317-2323. 被引量：68
  • 7黄翰,郝志峰,吴春国,秦勇.蚁群算法的收敛速度分析[J].计算机学报,2007,30(8):1344-1353. 被引量：72
  • 8C.Zhang,W.Wu,X.H.Chen,Y.Xiong.Convergence of BP algorithm for product unit neural networks with exponential weights [J] .Neurocomputing.2008,12,72:513-520.
  • 9W.Wu,H.M.Shao,D.Qu,Strong convergence for gradient methods for BP networks training,in:Proceedings of the International Conference on Neural Networks and Brains, 2005:332-334.

二级参考文献29

  • 1秦建华 ,李智 ,LOU Yi-gong .智能蚁群算法在化工过程优化中的应用[J].化工自动化及仪表,2005,32(3):28-30. 被引量：7
  • 2柯良军,冯祖仁,冯远静.有限级信息素蚁群算法[J].自动化学报,2006,32(2):296-303. 被引量：17
  • 3杨文国,郭田德.求解最小Steiner树的蚁群优化算法及其收敛性[J].应用数学学报,2006,29(2):352-361. 被引量：19
  • 4宋崇智,王璐,谢能刚.基于蚁群优化算法的神经网络训练的研究[J].自动化与仪表,2006,21(5):10-12. 被引量：6
  • 5MAKI Y, LOPARO K A. Neural-network approach to fault detection and diagnosis in industrial processes [J ]. IEEE Transsetions on Control Systems Technology, 1997, 5 (6) : 529-541.
  • 6COLORNI A, DORIGO M, MANIEZZO V, et al. Distributed optimization by ant colonies[C]//Proceedings of the 1st European Conference on Artificial Life. St. Louis, Mo. , USA: Elsevier Publishing, 1992: 134-142.
  • 7YU S, ZHU K, DIAO F. A dynamic all parameters adaptive BP neural networks model and its application on oil reservoir prediction[J]. Applied Mathematics and Computation, 2008, 195(1) :66-75.
  • 8DORIGO M, MANIEZZO V, COLORNI A. Ant system:optimization by a colony of cooperating agent [ J ]. IEEE Trans on Systems,Man,and Cybernetics, 1996, 26( 1 ):29 - 41.
  • 9COLORNI A. Heuristics from nature for hard combinatorial optimization problems [ J ]. Int Trans in Opnl Res,1996, 3(1) :1 -21.
  • 10DORIGO M, GAMBARDELLA L M. A cooperative learning approach to the traveling salesman problem [ J ].IEEE Trans on Evolutionary Computation, 1997, 1 ( 1 ) :53 -66.

共引文献207

制造业自动化
2010年 第10期

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部