模糊神经网络的底摩根代数聚类特性和CF图范畴结构研究

聚类分析是数据挖掘领域中一个富有挑战性的研究课题，已经广泛应用于生物学上的DNA分类和动植物的分类，资源分析和城市规划，互联网上的web文档分类等。本项目是通过对聚类特性的研究来讨论模糊神经网络的优化结构问题，基本思想是将与聚类模式对应的布尔函数和底摩根代数转化为超立方体子图和模糊子图，然后通过刻画子图和模糊子图的特征与性质来给出聚类复杂度和模糊度。研究模糊神经网络的底摩根代数聚类特性，给出模糊聚类神经网络的CF图范畴结构，是一种全新的以CF图范畴为工具研究模糊聚类神经网络的新方法。