堆叠隐空间模糊c均值聚类算法-控制与决策.pdfVIP

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2018-02-06 发布于天津
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第卷第期控制与决策年月文章编号堆叠隐空间模糊均值聚类算法王骏刘欢蒋亦樟邓赵红王士同江南大学数字媒体学院江苏无锡摘要基于极限学习机理论将主成分分析技术与特征映射相结合提出一种基于主成分分析的压缩隐空间构建新方法结合多层神经网络学习方法对隐空间进行多层融合进一步提出了堆叠隐空间模糊均值聚类算法从而提高对非线性数据的学习能力实验结果表明所提出算法在处理复杂非线性数据时更加高效稳定同时克服了模糊聚类算法对模糊指数的敏感性问题关键词隐空间映射极限学习机主成分分析模糊均值聚类多层神经网络中图分类号文献标志码

第31 卷第9 期控制与决策 2016 年 9 月 Vol. 31 No. 9 Control and Decision Sep. 2016 文章编号: 1001-0920 (2016) 09-1671-07 DOI: 10.13195/j.kzyjc.2015.0768