孤立点检测改进径向基神经网络动态预测模型

摘要：

提出一种基于凝聚层次聚类消除孤立点的新方法,借助聚类树识别孤立点.去除孤立点后,利用RBF网络建立动态预测模型,实验结果表明,网络的训练和泛化性能较消除孤立点前有明显提高.说明凝聚层次聚类方法用在孤立点检测方面是有效可行的,消除孤立点后建立的模型收敛速度快,泛化能力更优.

关键词：孤立点检测、凝聚层次聚类、径向基神经网络、预测

所属期刊栏目：45

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：广西教育厅科研项目资助the Research Project of Department of Education of Gnangxi,China under Grant [2006]026

在线出版日期：2009-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：52-54,82