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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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人员的优化配置对于提高装备制造效率具有重要意义。针对经典匈牙利算法不能解决具有并联环节的人员指派问题的不足,提出利用虚拟工作代替并联环节,将问题转化为典型的指派问题;通过判断虚拟工作的可实现性,迭代搜索得到最优解。以某多技能人员任务指派系统为例,详细介绍了该优化方法的步骤。优化结果很好地验证了改进算法的有效性。 相似文献
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防空作战体系的武器装备组成结构和对抗信息交互具有网络化特征,其作战效能是通过对抗过程中各组分系统间复杂的网络化交互涌现出来的,因此描述体系作战效能的指标也应由各组分系统效能指标相互关联涌现出来,而传统防空体系指标选取方法无法准确描述防空体系内部复杂的关联关系和揭示体系能力的复杂涌现生成机理。因此将无参数探索最大交互信息算法( MINE)和网络统计算法( FNA)组合构建了MINE?FNA组合算法模型,对基于武器装备体系仿真试验床的防空体系仿真的全样本实验数据进行深度挖掘,构建了“底层基础指标→均一化指标→体系级指标”的三层防空体系指标网,为研究防空体系内部复杂关联关系和分析防空体系能力的生成机理提供了有效手段。 相似文献