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基于改进聚类算法的RBF网络及其应用 总被引：1，自引：0，他引：1
RBF网络可以逼近任意连续非线性函数,且训练速度快,性能好,被广泛应用于过程建模和预测。RBF网络的一个重要因素是隐层节点的选择,隐层节点过多或过少都会影响最终网络的性能。提出一种改进的k-means聚类算法,可以自动确定最优的聚类区数,并且可使最终的聚类中心合理地分布在数据空间中。在应用RBF网络进行建模和预测时,采用该方法确定隐层节点的中心,跟用通常的聚类方法相比,可以大大减小网络规模。仿真和实际应用结果都证明该方法的有效性。 相似文献
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在国家自然科学基金委、教育部、科学技术部、国土资源部、中国IGCP全委会以及中国地质大学(北京)的支持和资助下，IGCP 447项目(元古代微亮晶碳酸盐岩和地球演化)取得了重大进展。特别是2004年成为IGCP 447项目研究最为关键的一年。本项目被选为32届国际地质大会的专题会议T-06．04 Molar tooth strctures and Precam-brian carbonet facies-IGCP 447，孟祥化教授(该项目国际工作组负责人)被大会邀请为专题会议召集人， 相似文献
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