一种新的模糊风险聚类神经网络初始化方法
现有的灾变模糊聚类神经网络，像大多数非线性优化问题一样，聚类结果的好坏受初始值选择的影响很大。针对灾变模糊聚类神经网络的初始聚类数和聚类中心的确定问题，提出了一种根据样本点，采用基于密度和网格的方法，自动确定聚类数和聚类中心的方法。经实验验证，方法可行，井且可以有效地缩短样本的聚类时间。对灾害预测预报有着重要的理论意义和现实意义。
初始聚类中心 聚类神经网络 模糊风险 灾害预测
邹开其 崔杰 张恒
大连大学信息工程学院,大连 116622,中国
国内会议
广州
中文
121-125
2008-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）