On-line kernel clustering based on the general regression neural network and T. Kohonen’s self-organizing map


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

The clustering system based on the evolving general regression neural network and self-organizing map of T.Kohonen, is proposed in the paper. The tuning of system is based on “lazy” learning and self-learning using the principle “Winner takes more” at the same time as neighborhood function the output signal of the hybrid network is used. The system’ implementation is characterized by numerical simplicity. The evolving neural network processes data in an online mode and doesn’t suffer from the curse of dimensionality.

Об авторах

Ye. Bodyanskiy

Kharkiv National University of Radio Electronics

Email: anastasiya.deineko@gmail.com
Украина, Kharkiv, 61166

A. Deineko

Kharkiv National University of Radio Electronics

Автор, ответственный за переписку.
Email: anastasiya.deineko@gmail.com
Украина, Kharkiv, 61166

Ya. Kutsenko

Kharkiv National University of Radio Electronics

Email: anastasiya.deineko@gmail.com
Украина, Kharkiv, 61166

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2017

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).