| 增量式神经网络聚类算法 |
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| 引用本文： | 刘培磊,唐晋韬,谢松县,王挺.增量式神经网络聚类算法[J].国防科技大学学报,2016,38(5):137-142. |
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| 作者姓名： | 刘培磊 唐晋韬 谢松县 王挺 |
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| 作者单位： | 国防科学技术大学 计算机学院,国防科学技术大学 计算机学院,国防科学技术大学 计算机学院,国防科学技术大学 计算机学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（面上项目，重点项目，重大项目） |
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| 摘 要： | 神经网络模型具有强大的问题建模能力,但是传统的反向传播算法只能进行批量监督学习,并且训练开销很大。针对传统算法的不足,提出全新的增量式神经网络模型及其聚类算法。该模型基于生物神经学实验证据,引入新的神经元激励函数和突触调节函数,赋予模型以坚实的统计理论基础。在此基础上,提出一种自适应的增量式神经网络聚类算法。算法中引入"胜者得全"式竞争等学习机制,在增量聚类过程中成功避免了"遗忘灾难"问题。在经典数据集上的实验结果表明:该聚类算法与K-means等传统聚类算法效果相当,特别是在增量学习任务的时空开销方面具有较大优势。
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| 关 键 词： | 神经网络 增量学习 聚类算法 时间开销 |
| 收稿时间： | 2015/9/28 0:00:00 |
Incremental clustering algorithm of neural network |
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| LIU Peilei,TANG Jintao,XIE Songxian and WANG Ting.Incremental clustering algorithm of neural network[J].Journal of National University of Defense Technology,2016,38(5):137-142. |
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| Authors: | LIU Peilei TANG Jintao XIE Songxian and WANG Ting |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | neural network incremental learning clustering algorithm time expense |
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