模糊c-均值相关论文
针对红外和可见光图像融合存在的轮廓信息不全、边缘及纹理细节信息缺失等问题，提出一种改进简化脉冲耦合神经网络（Improved Simplif......
构件式的软件开发方法代表了面向对象软件开发技术的进一步发展。随着大型软件系统的日益复杂化,基于构件的软件开发方法在设计、......
目的:提高鸡蛋线形、网状裂纹检测率.方法:针对蝗虫优化算法(GOA)求解高维复杂优化问题时收敛效率不高的缺陷,设计改进的模糊C-均......
基因芯片技术的广泛应用产生了海量的基因表达数据。如何分析和处理这些基因表达数据,从中获取有用的生物学或医学信息,已经成为后......
结合均值漂移及模糊C-均值两种聚类算法的优势,以改进后的均值漂移算法选取聚类中心,并以模糊C-均值算法来实现模糊聚类,进而实现......
模糊C-均值(F C M)是最著名的聚类方法之一,能自动组织各种各样的数据集,获得准确的分类,但它有陷入局部极小值的倾向.现研究一种......
对模糊C-均值聚类算法(FCM)改进及在异常检测中的应用进行研究,提出了一种基于改进蜻蜓优化多核模糊聚类算法的异常检测方案.针对F......
神经网络用于模式识别的最大特点在于其能够自适应学习输入模式内部、输入与输出模式之间的内在规律,为解决那些很难用精确的数学......
该文以自动生成模糊规则并对其进行优化为目的,在对国内外研究现状进行了深入分析的基础上,提出了一种利用遗传算法生成和优化模糊......
聚类算法是数据挖掘算法中的重要方法。聚类应用非常广泛，无论是在商务上，还是在市场分析、生物学、Web文档分类等领域中都得到了充......
数据挖掘是在海量的数据中提取隐含的、未知的、潜在有用的知识或信息模式的决策支持方法。在信息爆炸的今天，数据挖掘显得尤为重要......
该文运用软计算框架中的两种技术——模糊和神经网络技术对数据挖掘算法进行了进一步的研究,研究的着眼点在于提高数据挖掘算法的......
图像分割是图像处理的重点和难点之一,至今仍然没有一个通用且有效的图像分割算法能满足各种不同的需要,这也正是图像分割算法的研......
工业制糖结晶过程需要操作人员不断地观察罐内晶粒状况，以便采取相应的操作。目前多数糖厂都是抽样探棒取出糖膏样品在灯下观察或手......
在信息时代,大量信息给人们带来方便的同时,也带来了一系列问题,比如,信息量过大,超过了人们掌握、消化的能力;一些信息真伪难辨,......
脊波双框架系统是一种基于脊波的新的图像表示系统,它继承了脊波的核心思想即将空间中的“线奇异”转化为“点奇异”,再用小波变换......
随着图像采集技术的发展,人们可获得分辨率越来越高的图像,高效地提取高分辨率图像中大量可辨识信息对图像工程应用有重要意义。传......
随着信息技术的发展，数据流模型已成为诸多应用的常用模型，其固有特点也致使传统聚类算法在此模型上面临严峻挑战。其次，一系列数据流......
聚类分析是一种无监督的机器学习方法,可以在没有规则库的情况下,通过未标识数据集建立异常检测模型,因此在异常检测领域占有重要......
图像分割是根据不同应用需要将图像分割成若干个具有独特性质且互不重叠的区域,进而将感兴趣区域与背景分离的过程,由于图像的多样......
在信息时代迅猛发展的大环境前提下,数据量也随之增长到海量级别,例如图像分类、病理检测、网页推荐等领域,其中标记数据特别稀少,......
在大数据的环境下,分布式拒绝服务攻击(Distributed Denial of Service,DDoS)的攻击规模持续快速地扩大,对网络安全造成的危害也越......
随着互联网的兴起,各种类型数据包括文本、音频和图像等以惊人的速度增加。而文本数据与音频和图像数据相比,它占用网络资源少,传......
异常检测在电信、保险、银行、灾害气象预报、医疗领域等多个领域得到了广泛应用,特别在计算机图形图像、网络安全等研究领域,基于......
为了进一步的提高网络安全性,设计了一种网络安全态势的评估模型即模糊层次分析法。介于目前网络的大幅度使用扩散,首先提出了一套......
摘要：采用模糊c-均值聚类方法，建立在给定候选物流中心基础上的区域物流中心选择的模糊聚类数学模型，将物流系统规划布局问题转化为一......
基于模糊C-均值(FCM)聚类的模型具有在图像分割中可以保留原始图像中大部分信息的优点,自适应双通道脉冲发放皮层模型(ADSCM)具有......
借鉴平稳小波变换的多尺度分析思想,结合模糊聚类均值法,提出了一种高鲁棒性的图像边缘提取算法.该算法利用平稳小波变换的位移不......
在海南的植胶农场中，通常一个农场采用一个施肥配方，导致橡胶树施肥缺乏针对性，区域内肥料利用率低、养分供给不平衡。正确、全面的认......
利用不同自然日负荷间的相似性与差异性,提出一种基于负荷曲线间差值的母线分布式光伏无监督辨识方法.首先,采用模糊C-均值算法,根......
随着国民经济的发展,铁路运输在国民经济中的地位越来越重要,日益需要对机车车辆的关键部件进行状态检测与故障诊断,以保证安全、......
图像分割是图像分析和模式识别中的重要问题.所谓图像分割是指将图像中具有特殊意义的不同区域区分开来,使这些区域互不相交,并且......
聚类是一个古老的问题，它伴随着人类社会的产生和发展而不断深化，人类要认识世界就必须区别不同的事物并认识事物间的相似性，而每个概......
模糊 C-均值（FCM）聚类算法是非监督模式识别中应用最为广泛的算法之一。由于该算法是通过极小化目标函数而求得最优解的，而在目标函数......
根据矿井实测的各个巷道热力学参数,并运用MATLAB模糊C-均值综合分析法,对矿井各个巷道的热环境进行分类。以研究济二煤矿冬季三采......
为提高模糊C均值(FCM)算法的自动化程度,提出基于微分进化算法的FCM图像分割算法(DEFCM),利用微分进化算法全局性和鲁棒性的特点自......
用核方法来改造传统的学习算法是近年来机器学习领域研究的一个热点.本文提出了一种新的应用核方法在原输入空间中进行聚类的思想,......
针对直觉模糊集合数据的聚类问题,提出了一种基于目标函数的聚类方法.该方法定义了直觉模糊集合间的加权相似性准则,解决了数据聚......
为解决模糊C-均值聚类(FCM)算法在图像分割尤其是医学图像分割中存在的计算量大、运行时间过长的问题,提出了一种改进方法。利用收......
期刊
模糊C-均值(FCM)聚类集成算法是一种利用集成思想提高聚类质量的方法。针对FCM聚类集成算法随着数据量的增加时间复杂度过高的问题......
文章提出了将HCM,FCM和核方法结合在一起的,一种改进模糊核聚类算法。该算法的思想是将样本数据映射到特征空间,然后在特征空间内......
为了改善模糊C-均值聚类算法(FCM)对噪声图像的分割效果,Stelios等提出了鲁棒性的模糊局部C-均值聚类算法(FLICM),通过引入模糊因......
提出了一种基于模糊ｃ－线性簇聚类算法的Ｋｏｈｏｎｅｎ特征映射算法，这种特征映射克服了Ｋｏｈｏｎｅｎ网存在的一些缺点，对某些识别问题，其计算效率非常高。......
模糊C-均值(FCM)聚类模型是数据模式识别的一类重要工具。在FCM的基础上,结合了数据的类间离散度信息和空间约束信息,提出了FCM型......
