计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2003年
11期
55-57
,共3页
陈才%梁协雄%黄颖松%曹长修
陳纔%樑協雄%黃穎鬆%曹長脩
진재%량협웅%황영송%조장수
密度%聚类%神经网络
密度%聚類%神經網絡
밀도%취류%신경망락
该文用RBF神经网络建立了转炉提钒冷却剂预报模型.RBF网络的中心的选取采用了可以在线学习的最近邻聚类算法.为了进一步优化网络中心,提出了基于密度排名的最近邻聚类算法.该算法聚类前先将样本按其在样本空间的密度进行了排序,聚类过程始于样本空间最密集处.实践证明,该算法应用于提钒冷却剂预报模型的建立是合理的,可行的.
該文用RBF神經網絡建立瞭轉爐提釩冷卻劑預報模型.RBF網絡的中心的選取採用瞭可以在線學習的最近鄰聚類算法.為瞭進一步優化網絡中心,提齣瞭基于密度排名的最近鄰聚類算法.該算法聚類前先將樣本按其在樣本空間的密度進行瞭排序,聚類過程始于樣本空間最密集處.實踐證明,該算法應用于提釩冷卻劑預報模型的建立是閤理的,可行的.
해문용RBF신경망락건립료전로제범냉각제예보모형.RBF망락적중심적선취채용료가이재선학습적최근린취류산법.위료진일보우화망락중심,제출료기우밀도배명적최근린취류산법.해산법취류전선장양본안기재양본공간적밀도진행료배서,취류과정시우양본공간최밀집처.실천증명,해산법응용우제범냉각제예보모형적건립시합리적,가행적.
