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基于改进的模糊C均值的BP分类器设计
引用本文:吴立国,马钺.基于改进的模糊C均值的BP分类器设计[J].微计算机信息,2006,22(35):191-193.
作者姓名:吴立国  马钺
作者单位:1. 110016,沈阳自动化研究所第五研究室
2. 中国科学院沈阳自动化研究所
摘    要:提出了一种基于改进模糊C均值的BP神经网络分类器的设计,通过改进的模糊C均值算法对大量的数据进行聚类划分,然后设计BP神经网络对划分后的数据进行训练和测试,最后由计算机进行综合判断.试验证明该分类器是有效的,可以对高速公路车辆的车型进行迅速判别.

关 键 词:模糊C均值  BP神经网络  聚类分析
文章编号:1008-0570(2006)12-2-0191-03
修稿时间:2006年6月27日

Design of BP Neural Networks Classifier Based on Modified Fuzzy C-means Clustering
WU LIGUO,MA YUE.Design of BP Neural Networks Classifier Based on Modified Fuzzy C-means Clustering[J].Control & Automation,2006,22(35):191-193.
Authors:WU LIGUO  MA YUE
Affiliation:WU LIGUO MA YUE
Abstract:A design of BP neural networks classifier based on modified fuzzy C-means clustering is presented, with which the mas-sive data was classified by modified fuzzy C-means clustering algorithm firstly, and then design the BP neural networks to train and test the classified data. Finally it was carried on compressive judgment by the computer. Experiments prove the validity of the classi-fier; it can recognize the highway vehicle types rapidly.
Keywords:Fuzzy C-means Clustering  BP Neural Networks  Cluster Analysis
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