【摘 要】
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利用改进的粒子群优化算法（PSO）的优化性能,结合SOM网络模型,提出了一种基于粒子群优化算法和SOM网络的聚类算法（PSO/SOM）,使用PSO对SOM网络进行训练来代替SOM的启发式训练方法.
【机 构】
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重庆大学自动化学院,重庆邮电大学自动化学院
【基金项目】
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重庆市教委科学技术研究项目（KJ050508）.
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利用改进的粒子群优化算法（PSO）的优化性能,结合SOM网络模型,提出了一种基于粒子群优化算法和SOM网络的聚类算法（PSO/SOM）,使用PSO对SOM网络进行训练来代替SOM的启发式训练方法.将PSO/SOM算法用于对Wine和Iris等数据集进行模式聚类识别,可以得到较优的聚类识别效果.相比标准SOM算法能有效提高网络映射的准确程度,降低网络的量化误差和拓扑误差,同时也降低了错聚率,实验结果验证了本算法的有效性.
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