【摘 要】
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针对时序背景下的聚类问题,提出一种基于小波和改进自组织过程神经网络的时序聚类方法,首先应用小波变换对原时序数据进行小波分解,在保留相关聚类特征的原则下,对信号进行重
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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黑龙江省科技攻关计划项目(GC05A118);哈尔滨市科技创新人才研究专项资金项目(2008RFQXG072)
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针对时序背景下的聚类问题,提出一种基于小波和改进自组织过程神经网络的时序聚类方法,首先应用小波变换对原时序数据进行小波分解,在保留相关聚类特征的原则下,对信号进行重构;然后将重构信号拟合为时变函数作为过程神经网络的输入,应用改进的竞争算法训练自组织过程神经网络,利用过程神经网络输入为时变函数的特点,将经过小波处理后的时序信号特征充分考虑到聚类分析中,网络提取输入函数隐含的过程式模式特征并进行自组织,给出了改进的竞争学习算法;最后应用UCI数据集聚类结果表明,该方法在聚类正确率、网络运行时间和收敛速度上均有提高,同时在聚类质量、聚类速度方面表现出良好性能,能有效地应用于时序聚类。
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