文中设计了一个3层径向基神经网络(RBFN)用于对企业的5项评价指标进行聚类分析，并与蚁群算法做了比较分析。RBFN由输入层 到隐含层采用传统的K一均值算法，隐含层到输出层通过“模2递减”学习速率的BP学习；蚁群算法根据信息素的分配能够自动调整收索 路径，从而达到数据自动聚类的目的。结果表明，与蚁群算法相比，改进RBFN具有快速收敛、自动识别奇异样本的优点，而蚁群算法 无须教师学习，并能够达到全局最优。
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上传时间： 2013-12-15
上传用户：txfyddz
资源简介：经网络提出了一种基于蚁群聚类算法的径向基神经网络. 利用蚁群算法的并行寻优特征和挥发系数方法的自适应更改信息量的能力,并以球面聚类的方式确定了径向基神经网络中基函数的位置, 同时通过比较隐层神经元的相似性、合并相似性较为接近的2 个神经元来约简隐...
上传时间： 2014-01-16
上传用户：saharawalker
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上传时间： 2013-12-26
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上传时间： 2016-09-21
上传用户：Late_Li
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上传时间： 2014-01-12
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上传时间： 2014-01-06
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上传时间： 2013-12-19
上传用户：VRMMO
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上传时间： 2017-04-19
上传用户：myworkpost
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上传时间： 2014-11-07
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上传时间： 2015-04-15
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