一种基于动态模糊Kohonen网络的聚类模型及应用
刘飞荣; 段隆振; 陈梅香; 杨艳玲
南昌大学计算机系；
LIU Fei-rong,DUAN Long-zhen,CHEN Mei-xiang,YANG Yan-ling(Department of Compnter Science and Technology,Nanchang University,Nanchang 330031,China)
摘要 提出一种基于动态模糊Kohonen神经网络聚类模型,针对传统的Kohonen神经网络(KNN)聚类需要预先确定聚类数的问题,提出采用树形动态自组织映射网络算法(TGSOM)来确定聚类数,并且利用模糊Kohonen神经网络(FKNN)聚类结果与输入顺序无关的优势进行网络优化,得到更优的聚类结果。该模
关键词 ：
动态自组织映射 ,
模糊聚类 ,
Kohonen网络 ,
用户兴趣模式
Abstract ：The paper proposes a clustering model based on dynamic fuzzy Kohonen neural network.In view of the traditional Kohonen neural network(KNN) requiring a pre-determined number of clustering,it brings forward the tree dynamic self-organizing map neural networ
Key words ：
user interest model；
Kohonen network
dynamic self-organizing map
fuzzy clustering
出版日期: 2010-12-28
引用本文:
刘飞荣; 段隆振; 陈梅香; 杨艳玲. 一种基于动态模糊Kohonen网络的聚类模型及应用[J]. 南昌大学学报（理科版）, 2010, 34(06): 1-.
链接本文:
http://qks.ncu.edu.cn/Jwk_xblxb/CN/ 或 http://qks.ncu.edu.cn/Jwk_xblxb/CN/Y2010/V34/I06/1
2010, Vol. 34 