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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。 相似文献
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无线传感器网络中如何节能是一个关键问题。对经典的LEACH协议做研究与改进,并提出了一种新型的动态网络转换机制。该算法通过综合考虑候选节点的地理位置、剩余能量等参数来进行网络协议的选择,从而有效地降低了低能量与位置不佳的节点被选为簇首的可能性,进一步保证网络内节点能量负载的均衡性。仿真结果表明,新型的动态网络协议机制能够有效平衡节点的能量消耗分布,延长节点与网络的寿命。 相似文献
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