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,首先在DENCLUE算法中使用动态阈值来合并密度吸引子,得到DDT算法. DDTSRM利用DDT算法不依赖初始参数的特点,解决了输入空间划分个数难以确定的问题.因为 DDT算法可以得到任意形状和任意密度的聚类结果的特性,所以提高了模糊系统模型的准确性.辨识 出模型的初始结构后,DDTSRM通过计算模糊集合之间的相似度来减少规则冗余,使模糊系统模型结 构得到优化.最后利用BP算法对系统模型进行训练,进而提高系统的建模精度
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基于密度聚类的神经模糊系统建模算法
基于密度聚类的神经模糊系统建模算法.pdf 551KB
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- 熬夜懒觉居2015-06-04只是一篇文献,打包成了压缩文件,我还以为是代码……
doufuone8606
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