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目前應(yīng)用最廣泛的模糊聚類算法是基于目標(biāo)函數(shù)的模糊k-均值算法，針對該算法存
在的缺點，本文提出一種改進(jìn)的聚類算法，利用遺傳算法的全局優(yōu)化的特點，在能夠在正確獲得未知對象的聚類中心數(shù)目的同時，克服模糊k-均值算法對初始中心點影響的缺陷。將該聚類算法用于確定EBF（橢圓基函數(shù)）網(wǎng)絡(luò)的隱層節(jié)點和中心值等參數(shù)，在不依賴文本的話者確認(rèn)實驗中，獲得了較好的識別效果。
在的缺點，本文提出一種改進(jìn)的聚類算法，利用遺傳算法的全局優(yōu)化的特點，在能夠在正確獲得未知對象的聚類中心數(shù)目的同時，克服模糊k-均值算法對初始中心點影響的缺陷。將該聚類算法用于確定EBF（橢圓基函數(shù)）網(wǎng)絡(luò)的隱層節(jié)點和中心值等參數(shù)，在不依賴文本的話者確認(rèn)實驗中，獲得了較好的識別效果。
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