10.3969/j.issn.1673-808X.2018.05.008
基于k-means聚类的三维SOM初始化模式库算法
针对传统模式库初始化算法的三维SOM重建效果对于模式矢量的输入顺序比较敏感的问题,提出基于k-means聚类的三维SOM初始化模式库算法.计算训练矢量集中各矢量的方差,将所得到的方差利用k-means算法聚成三类,分别再按均值各自排序;设置模式库大小,并以相同间隔在训练矢量集中抽取一定的模式构成初始模式库.实验结果表明,基于k-means聚类的三维SOM初始化模式库算法减少了搜索时间,增加了信源的匹配度,提高了三维SOM算法的整体性能.
自组织映射、图像压缩、k-means聚类、均值排序
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TP183(自动化基础理论)
国家自然科学基金61261035
2018-12-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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