计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2008年
27期
137-140
,共4页
轴突%神经网络%聚类
軸突%神經網絡%聚類
축돌%신경망락%취류
通过借鉴Rajn Metherate提出的只有部分脑细胞发出的信号到达了大脑皮层的理论和Stephen R Williams提出的突触信号强度随着离神经细胞主体的距离的加大而减弱的理论,提出了基于轴突信号理论的神经网络聚类算法.此算法在较高维空间中具备和传统竞争神经网络相当甚至更高的聚类准确率;通过对神经网络训练结果的进一步分析可以作为主因素分析和空间降维处理的依据;通过对竞争层神经元之间权重的修正得到类别的自组织关系.最后通过实验证明算法的有效性.
通過藉鑒Rajn Metherate提齣的隻有部分腦細胞髮齣的信號到達瞭大腦皮層的理論和Stephen R Williams提齣的突觸信號彊度隨著離神經細胞主體的距離的加大而減弱的理論,提齣瞭基于軸突信號理論的神經網絡聚類算法.此算法在較高維空間中具備和傳統競爭神經網絡相噹甚至更高的聚類準確率;通過對神經網絡訓練結果的進一步分析可以作為主因素分析和空間降維處理的依據;通過對競爭層神經元之間權重的脩正得到類彆的自組織關繫.最後通過實驗證明算法的有效性.
통과차감Rajn Metherate제출적지유부분뇌세포발출적신호도체료대뇌피층적이론화Stephen R Williams제출적돌촉신호강도수착리신경세포주체적거리적가대이감약적이론,제출료기우축돌신호이론적신경망락취류산법.차산법재교고유공간중구비화전통경쟁신경망락상당심지경고적취류준학솔;통과대신경망락훈련결과적진일보분석가이작위주인소분석화공간강유처리적의거;통과대경쟁층신경원지간권중적수정득도유별적자조직관계.최후통과실험증명산법적유효성.
