摘要：基于听觉现象分析计算模型 ( CASA)的基本原理 ,对仅有单通道输入混合语音信号时 ,采用振荡器神经网络 ,提出了一种 CASA计算模型语音分离算法结构 .利用实例说明了算法的具体实现步骤和参数设置 .讨论了该算法结构中各语音听觉感知成分 Segments的聚类过程和对分离输出语音的重构处理部分 ,以及如何采用合适的听觉感知成分聚类规则设计相应的聚类神经网络 ,以完成对应不同输入独立语音源信号的各 Segments的聚类 。

摘要：电力系统中长期负荷预测受大量不确定因素的影响,聚类方法能够将各种影响因素综合引入预测模型,提高了预测精度。采用一种由模糊逻辑单元组成的聚类神经网络用于中长期负荷预测。利用模糊集理论中的模糊逻辑算子y1完成网络运算,提高了聚类神经网络的运算速度。虽然网络采用了竞争学习作为网络的学习算法,但是它克服了一般竞争学习算法固有的死点问题,使得历史数据的聚类分析中聚类中心初始点的选取有更大的随意性。运用文中所述模型及算法综合考虑了历史负荷情况和未来不确定因素等对未来负荷变化的影响。通过与传统的方法进行中长期负荷预测比较,结果表明该方法可以提高负荷预测的精度。

摘要：为了解决聚类分析中聚类数的确定问题,在SOFM神经网络的基础上,从聚类准则出发,通过试验对聚类准则的曲线特征进行了详细的分析和论证,设计出一种结构自适应的聚类神经网络,该网络能自动确定最佳的聚类数,并提出了一种减少计算量的改进算法。

摘要：电力系统中长期负荷预测受大量不确定因素的影响，聚类方法能够将各种影响因素综合引入预测模型，提高了预测精度。本文采用一种由模糊逻辑单元组成的聚类神经网络用于中长期负荷预测。运用文中所述模型及算法综合考虑了历史负荷情况和未来不确定因素等对未来负荷变化的影响。通过与传统的方法进行中长期负荷预测比较，结果表明，该方法可以提高负荷预测的精度。

摘要：对聚类分析中聚类数的确定问题进行了研究。在SOFM神经网络的基础上,从聚类准则出发,通过试验对聚类准则的曲线特征进行了详细的分析和论证,设计出一种结构自适应的聚类神经网络,该网络能自动确定最佳的聚类数,并提出了一种减少计算量的改进算法。