1、经元的连接权值保持不变。基于文本的聚类算法研究步骤参数调整。调整学习率和邻域半径，为了保证算法的收敛，学习率的取值般在到之间，且随着学习代数的增加而递减邻域半径也随着学习代数的增加而递减，最后只有获胜结点在学习。步骤返回步骤，直至算法收敛或达到最大迭代次数为为止。本章小结本章详细的介绍了聚类算法的网络特性。
2、人类语言的研究第版清华大学出版社，张培颖运用有向图进行中文分词研究计算机工程与应用，张利，张立勇，张晓淼基于改进网络的中文歧义字段分词方法研究大连理工大学学报，杨晓恝，蒋维，郝文宁基于本体和句法分析的领域分词的实现计算机工程，丁振国，张卓，黎靖基于结构的逆向最大匹配分词算法的改进计算机工程与设计，罗准辰，。
3、这个链表进行排序。步骤为这些密集小区域生成中心点向量。中心向量是取属于这个密集小区域的文档向量各个维权重的平均值。步骤在每次聚类时，算法接受用户输入的输出层神经元结点数目参数，对于这些中心点，找到个合适的相似度闽值，使得在这个相似度阐值下，有个中心点它们之间的相似度小于这个闽值。至此，获得了个中心。步骤用。
4、和具体的步骤，以及算法的优点以及存在的问题。同时也针对了算法的改进具体步骤如下已有的学习策略改进等离差理论在神经元获胜策略中的应用改进基于文本的聚类算法研究参考文献高茂庭文本聚类分析若干问题研究天津大学博士学位论文于智航改进的密度聚类算法研究大连理工大学硕士学位论文姚天顺，朱靖波等自然语言理解种让机器懂得。
5、数据库服务器,同时简化中的客户端,将客户端的计算功能移至服务器,仅保留其表示功能,从而成为种由表示层功能层与数据库服务层构成的三层分布式结构。本研究课题的最高理想就是希望在三层架构设计思想的指导下，能够开发出套适合库存管理使用的安全实用的实验管理系统，并为今后其他大型的系统软件开发提供种新的设计思路。数据。
6、信息学报罗准辰关键词抽取的研究与实现国防科学技术大学硕士学位论文,王莹莹中文短语相似度计算方法研究及应用长沙理工大学硕士学位论文,扩充功能符合导则的规范要求，符合实验室管理特点投资少，最大限度保护用户的投资产品设计灵活，客户化周期短。本课题的目的与意义本课题的目的就是通过此管理系统的设计，了解身份认证登录。
7、据点密集区可能包含模式类别的中心或离模式类别的中心较近，本文提出种用层次聚类法探测数据密集区，用探测到的个数据密集区中心点随机初始化权值，以期提高网络收敛的速度。新的确定初始权值的方法用进行聚类时，本文通过如下方法从待聚类数据中选出个有代表性的点，是输出层神经元的节点数目基于文本的聚类算法研究步骤采用平均。
8、胜关键词自动标引的最大熵模型应用研究计算机学报王军词表的自动丰富从元数据中抽取关键词及其定位中文信息学报,刘建毅，王菁华，王枞基于语言网络的关键词抽取第三届全国信息检索与内容安全学术会议苏州索红光，刘玉树，曹淑英种基于词汇链的关键词抽取方法中文信息学报石晶，胡明，戴国忠基于小时就模型的中文文本主题分析中文。
9、库介绍由系列相互协作的组件构成，不青海民族大学毕业论文仅能满足最大的应用程序和企业数据处理系统存储和分析数据的需要，还能为个人或小企业提供易于使用的数据存储服务，是现在通用数据库里面个数据点应该属于不同的模式类别为好，且这个数据点应尽量靠近该类别的中心，这是我们初始化连接权时要达到的目标。理论表明，文档数。
10、这个数据点对网络的权值进行初始化，同时初始化学习率“。，邻域半径步骤取样。对所有输入样本执行步骤步骤。步骤确定获胜神经元。如果采用欧氏距离，按本文计算连接权向量与输入样本之间的距离，选择使本文上章上节中公式值最小的神经元是获胜神经元。步骤更新。按本文更新获胜神经元及其邻域内所有神经元的连接权值，而邻域外的。
11、链接对每个文档的前个近邻包括文档本身行聚类，这样每个文档的邻近区域形成了棵聚类树如图所示，算法从这棵类层次树上选取平均相似度文档数量，最高的结点实际上是个密的文档集合，被加入到个链表中。图中结点依据将被选中，它包括了这个密集的文档集合中有可能包括模式类别的中心。图密集区域探测步骤按照这些密集小区域的得分为。
12、刘伍颖，王挺关键词提取中的分离模型和特征设计第四届全国信息检索与内容安全学术会议，北京沙芸，周俊武，张国英基于主题关键词的新闻去重算法第四届全国信息检索与内容安全学术会议，北京王灿辉，张敏，马少平等基于相邻词的中文关键词自动抽取广西师范大学学报自然科学版基于文本的聚类算法研究,李素建，王厚峰，余士汶，辛乘。
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