【摘 要】
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模糊C-回归模型算法由Hathaway和Bezdek提出,与硬C-回归模型算法相比有着稳定性强、收敛效果好的优点,但该算法也存在着收敛速度偏慢的问题。针对此问题,引入隶属度抑制思想,
【机 构】
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浙江工贸职业技术学院信息传媒学院,浙江师范大学数理与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61272468）, 浙江省温州市科技计划项目（G20130031）, 浙江省高职高专院校专业领军项目（lj2013146）, 温州面向欠发达地区项目（201424）资助
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模糊C-回归模型算法由Hathaway和Bezdek提出,与硬C-回归模型算法相比有着稳定性强、收敛效果好的优点,但该算法也存在着收敛速度偏慢的问题。针对此问题,引入隶属度抑制思想,提出了抑制式模糊C-回归模型（SFCRM）算法。实验表明,S-FCRM算法加快了算法的收敛速度,提供了较好的收敛效果。然而S-FCRM算法还存在着抑制因子参数选择的问题,针对这个问题,研究了抑制因子选择的自适应方法,进一步提出了自适应抑制式模糊C-回归模型（AS-FCRM）算法。实验表明,AS-FCRM算法有着较好的自适应效果
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