文中設(shè)計(jì)了一個(gè)3層徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFN)用于對(duì)企業(yè)的5項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行聚類分析，并與蟻群算法做了比較分析。RBFN由輸入層
到隱含層采用傳統(tǒng)的K一均值算法，隱含層到輸出層通過(guò)“模2遞減”學(xué)習(xí)速率的BP學(xué)習(xí)；蟻群算法根據(jù)信息素的分配能夠自動(dòng)調(diào)整收索
路徑，從而達(dá)到數(shù)據(jù)自動(dòng)聚類的目的。結(jié)果表明，與蟻群算法相比，改進(jìn)RBFN具有快速收斂、自動(dòng)識(shí)別奇異樣本的優(yōu)點(diǎn)，而蟻群算法
無(wú)須教師學(xué)習(xí)，并能夠達(dá)到全局最優(yōu)。
標(biāo)簽：
RBFN
徑向
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
評(píng)價(jià)指標(biāo)
上傳時(shí)間：
2013-12-15
上傳用戶：txfyddz
