【摘 要】
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在该文中作者作了如下两方面的工作:首先,提出了遗忘进化规划属性均值自组织网方法,作者利用进化算法和属性均值的观点改进Kohonen算法,达到具有较快达到整体最优 的特点,另
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在该文中作者作了如下两方面的工作:首先,提出了遗忘进化规划属性均值自组织网方法,作者利用进化算法和属性均值的观点改进Kohonen算法,达到具有较快达到整体最优 的特点,另外也能克服原有算法依赖样本输入顺序的缺点,把自组织网与识别结合,使新的网络有较高的识别率.实验数据计算结果表明此方法是有效的.第二,由于信息来源的多样化以高速计算机的出现的基础上,使作者模仿生物界的各种生物综合得理信息方法成为现实,于是有了数据融合,以前的数据融合基本以概率该当为主,如Bayes统计方法、Dempst-shafter上据方法、模糊推理方法等他们一个共同的特点是需要先验知识,不具有智能生物的 自学习的功能,现在作者把上面提出的算法与数据融合结合起来,给出了一种特征层和决策层的融合方法,并且着重介绍一下决策层的融合规则,在此作者做一个模拟实验,其结果说明这个融合规则是可行的.
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