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基于聚类分析的RBF网络建模方法及应用的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
该文提出了基于聚类分析的RBF(Radial Basis Function)网络建模方法:利用聚类分析确定RBF神经网络的隐层参数,运用最小二乘法确定RBF神经网络的输出层参数。重点介绍了聚类分析的理论和算法。根据聚类分析和RBF网络结合后的优点以及中医证候大数据、大样本、多中心且无明确函数关系的特性,提出了用该方法建模应用于中医证候诊断,改进了BP(Back Propagation)网络用于中医证候诊断建模的不足之处,并拓宽了RBF神经网络的应用。最后,用2-型糖尿病文献数据库验证了该方法的有效性和合理性。 相似文献
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线速处理是核心路由器的关键性能需求,在ATM线路接口的硬件设计中,需要进行G比特级的线速取余运算。在对线速取余的实现进行了研究后,利用对2^n取余的简便性,将被除数进行分段,同时结合递归查表的方式,提出一种具有一般性的对非2^n取余的分段式递归查表机制,解决了G比特级线速取余的问题,并在IPv6核心路由器中得到了应用。 相似文献
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