【摘 要】
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鉴于聚类分析在数据挖掘中具有重要的作用,本文针对聚类分析中聚类数确定难的问题,深入研究了聚类准则的选择和曲线特性;提出了一种基于SOFM 神经网络的结构自适应聚类神经网络,其特点是能够自动确定最佳的聚类数.基于实际营销数据,采用结构自适应聚类神经网络技术实现了用户用电量时间特征分析,所得结论对于电价的针对性的调整以及合理地安排电力生产具有重要的参考价值.
【机 构】
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重庆大学,电气工程学院,高电压与电工新技术教育部重点实验室,重庆,400044 重庆市电力公司,沙
【出 处】
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重庆市电机工程学会2008年学术会议
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鉴于聚类分析在数据挖掘中具有重要的作用,本文针对聚类分析中聚类数确定难的问题,深入研究了聚类准则的选择和曲线特性;提出了一种基于SOFM 神经网络的结构自适应聚类神经网络,其特点是能够自动确定最佳的聚类数.基于实际营销数据,采用结构自适应聚类神经网络技术实现了用户用电量时间特征分析,所得结论对于电价的针对性的调整以及合理地安排电力生产具有重要的参考价值.
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