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提出一种基于凝聚层次聚类消除孤立点的新方法,借助聚类树识别孤立点.去除孤立点后,利用RBF网络建立动态预测模型,实验结果表明,网络的训练和泛化性能较消除孤立点前有明显提高.说明凝聚层次聚类方法用在孤立点检测方面是有效可行的,消除孤立点后建立的模型收敛速度快,泛化能力更优.
孤立点检测改进径向基神经网络动态预测模型
【摘 要】
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提出一种基于凝聚层次聚类消除孤立点的新方法,借助聚类树识别孤立点.去除孤立点后,利用RBF网络建立动态预测模型,实验结果表明,网络的训练和泛化性能较消除孤立点前有明显提
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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广西教育厅科研项目;
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