【摘 要】
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针对时域空间中模式识别、聚类分析和未标记样本的有效利用问题,提出一种基于半监督学习的网络结构自适应的二维自组织过程神经网络模型和算法.通过构建可度量时变样本间相似
【机 构】
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东北石油大学计算机与信息技术学院,哈尔滨工业大学通信技术研究所,大庆油田化工集团东昊公司,
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针对时域空间中模式识别、聚类分析和未标记样本的有效利用问题,提出一种基于半监督学习的网络结构自适应的二维自组织过程神经网络模型和算法.通过构建可度量时变样本间相似性的广义Fréchet距离,利用部分已标记动态样本的类别信息和过程特征,采用奖励-惩罚更新规则,根据网络学习目标函数,对网络二维平面竞争层节点进行动态拆分或合并,实现网络结构的自适应调整和样本的有效聚类.仿真实验结果验证了模型和算法的有效性.
Aimed at the problem of pattern recognition, cluster analysis and unlabeled samples in time domain, a two-dimensional self-organizing neural network model and algorithm based on semi-supervised learning adaptive network structure is proposed. Based on the generalized Fréchet distance of similarity between samples, class-information and process characteristics of some labeled dynamic samples are used to update or reconstruct the two-dimensional planar competition layer nodes dynamically according to the network learning objective function. The adaptive adjustment of network structure and the effective clustering of samples are realized.The simulation results verify the effectiveness of the model and the algorithm.
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