【摘 要】
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针对基于目标函数的模糊k-均值算法存在的缺点,本文提出一种改进的聚类算法-基于一级自适应遗传算法(MTLAGA)的聚类算法,利用遗传算法的全局优化的特点,在能够在正确获得未知
【机 构】
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中国地质大学信息工程学院,中国地质大学信息工程学院 湖北·武汉430074,湖北·武汉430074
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针对基于目标函数的模糊k-均值算法存在的缺点,本文提出一种改进的聚类算法-基于一级自适应遗传算法(MTLAGA)的聚类算法,利用遗传算法的全局优化的特点,在能够在正确获得未知对象的聚类中心数目的同时,克服模糊k-均值算法对初始中心点影响的缺陷。将该聚类算法用于确定EBF(椭圆基函数)网络的隐层节点和中心值等参数,在不依赖文本的话者确认实验中,获得了较好的识别效果。
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