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《1996年中国智能自动化学术会议论文集(上册)》1996年
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一个基于最大似然准则的混合学习神经网络聚类算法

孙承意  向颜新  余雪丽  
【摘要】:在聚类中采用最大似然准则代替Euclidean距离,类别接受域为球形或椭球形,可以与样本的分布良好匹配。在计算似然值时使用先验概率,能为确定合理的类别数给出提示。本文的贡献是把遗传算法结合到基于最大似然准则的神经网络的聚类算法中,可以确定合理类别数并得到最优聚类。

【共引文献】
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1 马飞,程遐年;害虫预测预报研究进展(综述)[J];安徽农业大学学报(自然科学版);2001年01期
2 全英,白乃彬;环境污染物分子结构与毒性关系专家系统[J];北京工业大学学报;1995年01期
3 徐雪艳,穆志纯,汪朝霞,郭丽斌;神经网络在梯度功能材料制备中的应用[J];北京科技大学学报;1994年05期
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5 李小平,林学訚,曲大成,任江兴;车辆牌照识别系统可靠性问题的研究[J];北京理工大学学报;2001年01期
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7 刘伏虎,任世宏,朱贵明;一种图像目标实时识别系统[J];北京理工大学学报;1997年06期
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