文中設計了一個3層徑向基神經網絡(RBFN)用于對企業的5項評價指標進行聚類分析，并與蟻群算法做了比較分析。RBFN由輸入層
到隱含層采用傳統的K一均值算法，隱含層到輸出層通過“模2遞減”學習速率的BP學習；蟻群算法根據信息素的分配能夠自動調整收索
路徑，從而達到數據自動聚類的目的。結果表明，與蟻群算法相比，改進RBFN具有快速收斂、自動識別奇異樣本的優點，而蟻群算法
無須教師學習，并能夠達到全局最優。
標簽：
RBFN
徑向
神經網絡
評價指標
上傳時間：
2013-12-15
上傳用戶：txfyddz
