【摘 要】
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针对SOM网络无监督学习算法的单样本序列学习方式内存占用多的特点,采用Voronoi矢量原理改进权矢量迭代方式,使改进算法具有所有样本同时学习的能力,同时给出了算法的矢量映
【机 构】
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北京航空航天大学工程系统工程系,西安空军工程大学工程学院航空机械工程系
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针对SOM网络无监督学习算法的单样本序列学习方式内存占用多的特点,采用Voronoi矢量原理改进权矢量迭代方式,使改进算法具有所有样本同时学习的能力,同时给出了算法的矢量映射误差测度和拓扑误差测度.然后根据改进算法建立了多属性信息决策的可视二维拓扑映射图模型,并对R&D项目中止决策进行了研究.计算结果表明,改进的无监督学习算法收敛速度快,基于拓扑映射图模型的多属性决策有效.
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