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隐节点中心的选取一直是各种RBF神经网络学习算法面临的主要问题之一，主要针对隐节点中心的选择问题，在研究减法聚类和模糊C-均值聚类算法优缺点的基础上，提出了改进的模糊聚类算法．仿真实验表明，改进的算法增强了网络对离群点的鲁棒性，同时缩短了网络的训练时间．
改进的模糊聚类算法
【摘 要】
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隐节点中心的选取一直是各种RBF神经网络学习算法面临的主要问题之一，主要针对隐节点中心的选择问题，在研究减法聚类和模糊C-均值聚类算法优缺点的基础上，提出了改进的模糊聚类
【机 构】
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绍兴县职业教育中心
【出 处】
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绍兴文理学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2009年10期
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