控制与决策
控製與決策
공제여결책
CONTROL AND DECISION
2005年
11期
1229-1234
,共6页
竞争学习%分裂-合并竞争学习%MPTOC模糊熵
競爭學習%分裂-閤併競爭學習%MPTOC模糊熵
경쟁학습%분렬-합병경쟁학습%MPTOC모호적
针对竞争学习在给定的输出节点数目少于实际类数目时的学习结果会在几类数据之间振荡的问题,提出了MPTOC策略以及基于此策略的分裂-合并竞争学习算法.在假设数据集中的数据对其相应节点产生大小等于二者距离"吸引力"的基础上,算法通过计算网络中获胜节点在不同方向的"吸引力合力"分布,间接描述该节点附近数据的分布情况;采用高维空间模糊熵的方法确定该节点主要的"合力"方向,并将该节点在这几个方向上进行分裂-合并学习,从而实现MPTOC策略.通过对二维随机分布数据的实验结果验证了所提出算法的正确性和有效性.
針對競爭學習在給定的輸齣節點數目少于實際類數目時的學習結果會在幾類數據之間振盪的問題,提齣瞭MPTOC策略以及基于此策略的分裂-閤併競爭學習算法.在假設數據集中的數據對其相應節點產生大小等于二者距離"吸引力"的基礎上,算法通過計算網絡中穫勝節點在不同方嚮的"吸引力閤力"分佈,間接描述該節點附近數據的分佈情況;採用高維空間模糊熵的方法確定該節點主要的"閤力"方嚮,併將該節點在這幾箇方嚮上進行分裂-閤併學習,從而實現MPTOC策略.通過對二維隨機分佈數據的實驗結果驗證瞭所提齣算法的正確性和有效性.
침대경쟁학습재급정적수출절점수목소우실제류수목시적학습결과회재궤류수거지간진탕적문제,제출료MPTOC책략이급기우차책략적분렬-합병경쟁학습산법.재가설수거집중적수거대기상응절점산생대소등우이자거리"흡인력"적기출상,산법통과계산망락중획성절점재불동방향적"흡인력합력"분포,간접묘술해절점부근수거적분포정황;채용고유공간모호적적방법학정해절점주요적"합력"방향,병장해절점재저궤개방향상진행분렬-합병학습,종이실현MPTOC책략.통과대이유수궤분포수거적실험결과험증료소제출산법적정학성화유효성.
