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1、本文主要研究了主成分分析法、自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及基于合并的層次聚類的擴(kuò)展自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及在江西省水文分區(qū)中的應(yīng)用。 由主成分分析法得到每個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率,把特征分量貢獻(xiàn)率引入到自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,在競(jìng)爭(zhēng)過程中選用加權(quán)歐氏距離來尋找獲勝神經(jīng)元,對(duì)傳統(tǒng)的自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了改進(jìn),在本文中提出了一種加權(quán)SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),填補(bǔ)了在實(shí)際應(yīng)用中傳統(tǒng)SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒有考慮各特征分量的重要性不同的空白。 把基于合并的層次聚類的
2、擴(kuò)展SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到江西省水文站網(wǎng)分類中,對(duì)傳統(tǒng)SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與加權(quán)SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的結(jié)果進(jìn)行了比較,得出1)在競(jìng)爭(zhēng)過程中選用加權(quán)的歐氏距離是可取的;2)加權(quán)SOM網(wǎng)絡(luò)能夠提高網(wǎng)絡(luò)聚類的效果;3)網(wǎng)絡(luò)的聚類結(jié)果對(duì)學(xué)習(xí)率初值十分敏感。 層次聚類方法的優(yōu)點(diǎn)是能夠看到聚類形成的類和類之間的層次關(guān)系,能夠表示類和類之間層次結(jié)構(gòu),因此用擴(kuò)展的SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)水文站進(jìn)行分類,更有利于在各個(gè)水文分區(qū)內(nèi)用水文相似方法綜合各基本特征值,并且
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