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张志华,郑南宁,王天树.学习矢量量化的软竞争算法.软件学报,2002,13(5):980-986
学习矢量量化的软竞争算法
Soft Competitive Algorithms for Learning Vector Quantization
投稿时间:2000-03-08  修订日期:2000-11-07
DOI:
中文关键词:  模糊隶属度函数  亏损因子  尺度函数  干扰函数
英文关键词:fuzzy membership function  loss factor  scaling function  interference function
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60175006);国家创新研究群体科学基金资助项目(60024301)
作者单位
张志华 西安交通大学,人工智能与机器人研究所,陕西,西安,710049 
郑南宁 西安交通大学,人工智能与机器人研究所,陕西,西安,710049 
王天树 西安交通大学,人工智能与机器人研究所,陕西,西安,710049 
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中文摘要:
      尽管FALVQ算法的亏损因子为模糊隶属度函数,但由于它的尺度函数并不是模糊隶属度函数,使得算法的性能不稳定.为了克服这个问题,通过推广FALVQ中获胜亏损因子的定义,导出了广义LVQ的一类软竞争算法(SCALVQ),并且给出了它的3种具体形式.在SCALVQ中,亏损因子和对应的尺度函数是同一个模糊隶属度函数,它汲取了FALVQ和软竞争格式的优点,有效地克服了FALVQ存在的问题.
英文摘要:
      Though the loss factors in FALVQ algorithms are defined to fuzzy membership functions, the performance of the algorithms is not stable due to their scaling functions not being fuzzy membership functions. In this paper, a new family of fuzzy algorithms for the generalized LVQ network, called soft competitive algorithms for LVQ (SCALVQ), is derived from extending the definition of the loss factor corresponding to the winning prototype in FALVQ. Meanwhile, three concrete types of SCALVQ are given. In SCALVQ, the loss factors and the corresponding scaling function are both fuzzy membership functions,but an identical fuzzy membership function.Therefore,they absorb advantages of FALVQ and the soft-competition scheme,and overcome the disadvantages of the FALVQ.
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