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基于奇异值分解的自适应近邻传播聚类算法 被引量：5
1
作者 王丽敏 姬强 +1 位作者 韩旭明 黄娜 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期753-757,共5页
针对近邻传播算法无法有效处理高维数据而导致聚类效果不佳的问题,提出一种基于奇异值分解的自适应近邻传播(SVD-SAP)聚类算法.通过引入奇异值分解,对高维数据进行重构、降维,消除冗余信息,并在此基础上采用非线性函数策略,自适应地调... 针对近邻传播算法无法有效处理高维数据而导致聚类效果不佳的问题,提出一种基于奇异值分解的自适应近邻传播(SVD-SAP)聚类算法.通过引入奇异值分解,对高维数据进行重构、降维,消除冗余信息,并在此基础上采用非线性函数策略,自适应地调整阻尼系数,提高算法的聚类性能.仿真实验结果表明,与已有算法相比,该改进算法聚类精度更高,收敛速度更快. 展开更多
关键词 近邻传播聚类算法 奇异值分解 非线性函数策略 阻尼系数
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人工神经网络控制的Sigmoidal函数研究 被引量：2
2
作者 陈根妃 符雪桐 《系统仿真学报》 CAS CSCD 1996年第4期26-30,共5页
本文针对前馈神经网络误差反向传播算法（ＢＰ）算法应用于控制系统收敛速度慢，神经元非线性处理函数选择难等问题，提出了自动寻找最优Ｓｉｇｍｏｉｄａｌ函数方法。与ＢＰ算法相比较，该方法不仅收敛速度快，而且学习次数和隐节点数... 本文针对前馈神经网络误差反向传播算法（ＢＰ）算法应用于控制系统收敛速度慢，神经元非线性处理函数选择难等问题，提出了自动寻找最优Ｓｉｇｍｏｉｄａｌ函数方法。与ＢＰ算法相比较，该方法不仅收敛速度快，而且学习次数和隐节点数减少。仿真计算结果表明，该方法应用于控制系统鲁棒性能好，提高了网络学习能力，改善了学习性能，在神经网络控制中有一定推广价值。 展开更多
关键词 神经网络 Sigmoidal函数 非线性函数
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