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一种基于改进模糊C均值算法的去噪声建模方法

来源 :第十一届中国人工智能学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户：oikikukka

【摘 要】

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基于改进的模糊聚类算法本文提出一种新的模糊建模方法.经典模糊C均值算法(FCM)对外界干扰比较敏感.因此我们引入了一个新的变量-可信度,即:可信度模糊C均值算法(CFCM).由于

【作 者】

：

刘福才 孙立萍 

【机 构】

：

燕山大学电气工程学院自动化系,秦皇岛,066004

【出 处】

：

第十一届中国人工智能学术年会

【发表日期】

：

2005年期

【关键词】

：

改进模糊 均值算法 去噪声 改进的模糊 可信度 模糊聚类算法 模糊建模方法 外界干扰 剔除噪声 抗干扰性 聚类中心 仿真结果 证明 经典 变量 

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基于改进的模糊聚类算法本文提出一种新的模糊建模方法.经典模糊C均值算法(FCM)对外界干扰比较敏感.因此我们引入了一个新的变量-可信度,即:可信度模糊C均值算法(CFCM).由于考虑了可信度,本文的算法比其它的算法抗干扰性强,并可以在剔除噪声点之后得到最贴近的聚类中心.仿真结果证明改进的模糊C均值算法可以成功的用于噪声点消除.

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