《基於大腦神經元非線性編碼機制的穩健聚類》是依託西安交通大學，由張講社擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於大腦神經元非線性編碼機制的穩健聚類
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：張講社
- 依託單位：西安交通大學
- 支持經費：23（萬元）
- 研究期限：2004-01-01 至 2006-12-31
- 負責人職稱：教授
- 申請代碼：F0201
- 批准號：60373106
中文摘要
數據聚類分析是模式識別和知識發現中一個極為重要的技術。實際數據除了巨大的規模和不斷加快的採集速度等特點外，它還不可避免地會受到各種噪聲污染，但傳統的聚類算法通常對噪聲極為敏感，近年來設計的許多穩健聚類算法也因其精度較低或運算量太大使得套用範圍受到限制，而直接利用視覺直讀的方式剔除噪聲又因數據的巨大規模和高維性而更受限制，因此許多套用領域迫切需要設計快速、穩健的聚類方法。根據生物信息處理具有極強的抗噪聲能力這一事實，本項目試圖將大腦神經元的非線性編碼機制及神經元回響的動力學機制用於穩健聚類算法的設計。所獲結果作為一種快速有效的穩健數據挖掘方法，有望廣泛用於處理自然科學和國民經濟各領域的實際數據。
